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的结果。提示工程是指在不更新模型参数的前提下,通过设计和优化提示词的方式,引导大模型生成目标结果的方法。 为什么需要提示工程 模型生成结果优劣取决与模型能力及提示词质量。其中模型能力的更新需要准备大量的数据及消耗大量的计算资源,而通过提示工程,可以在不对模型能力进行更新的前提下,有效激发模型能力。
、异常符号、乱码等字符。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 数据质量:请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置的不合理而导致过拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”
CoT思维链 对于复杂推理问题(如数学问题或逻辑推理),通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等
能和可靠性。通过高效的推理性能和跨平台迁移工具,模型开发套件能够保障模型在不同环境中的高效应用。 应用开发套件 应用开发套件是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和AI助手创建。该套件提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过丰富的开发SD
大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设,在用户调用对话问答(chat/completions)API时,可以将“role”参数设置为system,让模型按预设的人设风格回答问题。例如,以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题。 { "messages": [
如何判断训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化趋势。一般
旦输入了一个从未出现过的数据(目标任务相同),回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练
练样本中,或虽未出现但和训练样本差异很小的问题,回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的,建议您依次排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的
上述例子中,第一次printPlan打印的结果为: 用户: 定个2点-4点的会议 助手: - 步骤1: 思考:好的,请问您想预订哪一个会议室? 由于缺少参数,因此模型开始追问,此时构造了用户消息,回答了模型追问的问题。可以通过AgentSession的状态来判断是否是追问闲
一部分,凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量,并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案,以提升营销效果和效率。在这种场景下,用户只需提供一些基本信息,大模型就能生成需求的文案,从而大大提高文案的质量和效率。 除了短视频风格的口
体验盘古驱动的应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”,进入“应用百宝箱”页面。
体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中单击“能力调测”。 如图1,能力调测页面提供了文本补全和多轮对话功能,且每种功能都提供了预置的盘古大模型供用户体验。用户可以在页面右侧进行参数设置,然后在输入框中输入问题,模型就会返回对应的答案内容,具体参数信息见表1。
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