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盘古大模型支持通过对接内容审核,实现拦截大模型输入、输出的有害信息,保障模型调用安全。用户在开通API后,可依据需求选择是否开通、启用内容审核。 父主题: 如何调用REST API
最新动态 本文介绍了盘古大模型各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2024年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 盘古大模型正式公测上线 盘古大模型是集数据管理、模型训练和模型部署于一体的一站式大模型开发与应
考时间”,用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次,生成多个推理路径及答案,选择一致性最高的结果作为最终答案。 父主题: 进阶技巧
有效分发业务问题:AI助手可以根据用户的需求和工具的定位,自动对问题进行分发,这使得AI助手可以更准确地理解用户的需求,并提供相关的服务。 父主题: AI助手
"介绍下长江,以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 父主题: 大模型概念类问题
的数据质量。比如,随着对话轮数的增加,模型出现了遗忘,可以检查构造的训练数据中轮数是否普遍较少,建议根据实际情况增加数据中的对话轮数。 父主题: 典型训练问题和优化策略
//服务当前部署在“西南-贵阳一”区域,取值为cn-southwest-2 } } } } 父主题: 盘古应用开发SDK
盘古-NLP-N2-基础功能模型-4K-Preview 0.86 1.69 N3系列模型 0.77 1 N4系列模型 0.75 1.5 父主题: 大模型概念类问题
在左侧导航栏中选择“运营面板”,通过运营面板查看模型访问总数、模型回复时的响应时长、兜底回复比例与输入/输出token信息。 图4 运营面板 父主题: 调用盘古大模型
建弹窗。输入工程名称、描述,选择行业、标签,工程任务下的所有提示词会同步继承该标签。 图1 创建提示词工程 单击“确定”完成工程创建。 父主题: 撰写提示词
扩缩容是指运行中的模型支持增加或减少模型部署的实例数。 修改部署时扩缩容和外推场景互斥,每次只能修改一个。 图2 修改部署 图3 模型部署扩缩容 父主题: 部署盘古大模型
词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的Token的处理方式。 历史对话保留轮数 选择“多轮对话”功能时具备此参数,表示系统能够记忆的历史对话数。 父主题: 调用盘古大模型
输入需要订购的推理算力,单击“确认订单”。 订购完成后,进入“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”,可查看订购的边缘部署资产。 父主题: 部署为边缘服务
NLP大模型 文本补全 多轮对话 父主题: API
创建训练任务 创建自监督微调训练任务 创建有监督训练任务 父主题: 训练盘古大模型
内容后,单击“开始计算”即可统计输入文本的Token数量。 图1 Token计算器 预置模型和已经部署的模型可以使用Token计算器。 父主题: 平台资源管理
- √ √ √ 平台管理-资产管理 √ √ - - - 平台管理-权限管理 √ - - - - 平台管理-授权管理 √ - - - - 父主题: 准备工作
[{"message": {"content": "。"}}]} data:[DONE] 状态码 请参见状态码。 错误码 请参见错误码。 父主题: NLP大模型
应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 写作示例
面试问题生成 应用场景说明:将面试者的简历信息输入给大模型,基于简历生成面试问题,用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题: 写作示例