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即如果一个Token在训练集中出现的频率较高,那么模型在生成这个Token时会受到一定的惩罚。当frequency_penalty的值为正数时,模型会更倾向于生成出现频率较低的Token,即模型会更倾向于使用不常见的词汇。
{ "projects": [ { "domain_id": "65382450e8f64ac0870cd180d14e684b", "is_domain": false, "
使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用,示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算
编排应用 Agent平台支持为应用配置插件、工作流技能,支持接入知识库,还可增加应用的对话体验,详见创建与管理插件、编排工作流、创建与管理知识库。 应用编排流程见表1。 表1 应用编排流程 操作步骤 说明 步骤1:创建应用 创建一个新应用。 步骤2:配置Prompt 在应用中配置大模型所需的
upper_air_layers:高空气压层列表,例如1000hPa、100hPa等。 upper_air_features:高空特征变量列表,例如湿度(Q)、温度(T)、风速(U、V)、高度(Z)。 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题: 提示词写作实践
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417 Expectation Failed 服务器无法满足Expect的请求头信息。 422 Unprocessable Entity 请求格式正确,但是由于含有语义错误,无法响应。
图1 获取user name、domain name、project id
插件介绍 在Agent开发平台中,插件是大模型能力的重要扩展。通过模块化方式,插件能够为大模型提供更多专业技能和复杂任务处理能力,使其在多样化的实际场景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入,用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口,当任务执行时,模型会根据提示词感知适用的插件
可用区(AZ,Availability Zone) 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合,有独立的风火水电,AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
标注文本类数据集 创建文本类数据集标注任务 标注文本类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建文本类数据集标注任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我的空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
FAILED:表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。
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比较条件:条件表达式中间部分,当前支持的比较条件有: equal:等于 not equal:不等于 contain:包含 not contain:不包含 比较对象、值:条件表达式右边部分,支持“引用”和“输入”两种类型。 引用:支持用户选择工作流中已包含的前置节点输出变量值。
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建海洋类模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数(Token认证) 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
conversationId":"7795ee1b-b145-4e21-8e02-d14f973b6410"} data:{"event":"statistic_data","data":{"answer":{"total_latency":1.62,"model_latency":null,"wait_latency