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文档。根据如下特征过滤： 待保留的平均句长。 词语特征过滤 词个数表示按照系统词库，对文档进行分词，分词后统计词的总个数，平均词长度为所有词的长度总和除以词总个数，两者都满足则保留当前文档。根据如下特征过滤： 待保留的词个数。 待保留的平均词长度。 段落结尾不完整句子过滤 按照句
页面将返回至“数据配比”页面，配比任务运行成功后，状态将显示为“运行成功”。 单击操作列“生成”，将生成“发布数据集”。 发布数据集可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 通过数据配比功能生成的“发布数据集”，其格式为“默认格式”。 父主题： 发布图片类数据集
解和自我校正的能力。 通过在提示词中采用思维链的方式，提供相关示例或引导模型逐步分析问题，可以有效提高大模型在复杂推理任务中的准确性。这种方法不仅帮助模型更好地理解问题，还能增强模型的推理能力，特别是在处理需要多步推理的任务时。 父主题： 提示词工程类
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
提示词写作实践 提示词写作常用方法论 提示词写作进阶技巧 提示词应用示例
交全部标注数据”，让AI大模型自动标注剩余数据。 在完成数据标注后，如果无需进行标注审核，可直接在“数据标注 > 任务管理”页面单击“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 审核标注后的图片类数据集 如果在创建图片类数据集标
开发盘古大模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
温度 用于控制生成结果的随机性。调高温度，会使得模型的输出更具多样性和创新性；降低温度，会使输出内容更加遵循指令要求，但同时也会减少模型输出的多样性。 提示词配置 提示词 写提示词时，支持使用{{variable}}格式引用当前节点输入参数中已定义好的参数。 提示词：大模型的系统提示词，用于指导模型更好的完成任务。
用于海洋基础要素预测 2024年11月发布的版本，支持在线推理、能力调测特性，可支持1个实例部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241130 用于区域海洋基础要素预测 2024年11月发布的版本，支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，1个训练单元起训及1个实例部署。
当数据清洗任务运行成功后，状态将从“运行中”变为“运行成功”，表示数据已经完成清洗。 在完成数据清洗后，如果无需使用数据标注功能，可直接在“数据清洗”页面单击操作列“生成”，生成加工数据集。 加工后的数据集可在“数据工程 > 数据加工 > 加工数据集”中查看。 父主题： 加工图片类数据集
行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古预测大模型支持的具体操作： 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-Predict-Table-Cla-2
温度系数（temperature）控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间
口数量上全覆盖。 数据中需要提供JSON的字段解释，以及Query和JSON生成逻辑解释。这些信息需要拼入Prompt，并确保人以及大模型可以根据Query、字段解释、Query到JSON的生成逻辑生成符合客户要求的JSON。Prompt会作为输入（context字段）的内容组成
模型生成句子与实际句子在单个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-2 模型生成句子与实际句子在两个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-L 模型生成句子与实际句子在最长公共子序列的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 PRECISION 问答匹配的精确度，模型生成句子与
数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述
填写数据集名称、描述，设置数据集“资产可见性”，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集流通操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据流通任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据发布 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布图片类数据集
数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签和评分等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的清洗操作，分为数据提取、数据过滤、数据打标三类，视频类加工算子能力清单见表1。 表1 视频类清洗算子能力清单
场景），帮助模型理解并捕捉预期风格。 可以在提示词中，明确描述回复风格的要求。例如，若希望模型回答更精炼，可以提示： 你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式，可以在提示词中明确格式要求，或使用占位符和模板结构，让模型填充内容。例如：
其类别。适用于各种任务，如：积水检测、占道经营检测、人员离岗检测、动植物检测、工业缺陷检测等。 2024年12月发布的版本，支持全量微调、在线推理。 物体检测-N模型为中参数量模型，在保证计算效率的同时，具备较强的特征识别能力，提供高效的性能表现。 父主题： 训练CV大模型
Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求： Java SDK适用于JDK
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