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横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
父主题： 提示词写作进阶技巧
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
父主题： 提示词写作进阶技巧
父主题： 提示词工程类
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 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。
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
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
提示词写作实践 提示词工程介绍 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
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
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。
基于Snt9B3卡可单卡推理部署，此模型版本支持全量微调、LoRA微调、INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。 Pangu-NLP-N1-Chat-128K-20241030 128K 此版本是2024年10月发布的十亿级模型版本，支持128K序列长度在线推理。
例如： 请按照以下格式输出： 判断原因：xxx 最终结论：xxx 父主题： 提示词工程类
可以通过在提示词中引导模型输出思考过程，或者在模型输出后追问模型，帮助我们分析错误的根因。例如： “我注意到你犯了xxx的错误，请解释得出该结论的原因。” 通过模型的解释，我们可以推测错误的原因，并在提示词中进行相应的调整，从而规避类似错误。 父主题： 提示词工程类
社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。
支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，基于Snt9B3，支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 Pangu-AI4S-Weather_6h-20241030 用于天气基础要素预测，时间分辨率为6小时。
HuaweiCloud.SDK.PanguLargeModels NodeJs 安装NodeJs库 npm install @huaweicloud/huaweicloud-sdk-core npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-pangulargemodels 在线生成
基于Snt9B3卡可单卡推理部署，此模型版本支持全量微调、LoRA微调、INT8量化、断点续训、在线推理和能力调测特性。单卡部署4K模型版本支持64并发，单卡部署32K模型版本支持32并发。
配置Prompt builder 创建Agent的首要步骤就是撰写提示词（Prompt），为Agent设定人设、目标、核心技能、执行步骤。Agent会根据LLM对提示词的理解，来选择使用插件或知识库，响应用户问题。
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