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如何让大模型按指定风格或格式回复 要让模型按照特定风格回复，可以提供领域和角色信息（如目标受众或特定场景），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”。
大模型支持设置人设，在用户调用文本对话（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。 以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题： { "messages": [ { "role": "system"
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
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息，如主题、风格、格式等。 撰写提示词时，可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将提
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播文案，营销文案还可以根据需求生成不同风格的文案，如小红书风格、知乎风格，或爆款标题等。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。
width 是 图像的宽度，以像素为单位。 date_captured 否 图像捕获的日期和时间。 flickr_url 否 图像在Flickr网站上的URL。 id 是 图像的唯一标识符。 annotations 是 标注信息。 num_keypoints 是 标注的关键点数量。 area
抄前面给的参考样例，新样例必须多样化、不能重复等，否则可能会直接嫁接前文样例的内容，也可以约束只是让它学习参考样例的xxx生成思路、xxx风格、xxx生成方法等。 零样本 对于无样本的任务，可以采用让模型分步思考的方法来分解复杂推理或数学任务，在问题的结尾可以加上“分步骤解决问题
数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好？ 更多 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？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现
例如，对于一些常见的问答场景（如常见百科问题），由于这些领域的相关数据广泛存在，模型通常能够较好地理解并生成准确回答。在这种情况下，通过调整提示词来引导模型的生成风格和细节，通常可以达到较好的效果。 业务逻辑的复杂性 判断任务场景的业务逻辑是否符合通用逻辑。如果场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解，那么调整提示词是一个可行的方案。
基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 - 通用文本（/text/completions） 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。
微调数据来源： 需要针对涉及的模块分别构造相关的微调数据。 query改写模块 来源：互联网开源数据集 问答模块 来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局
调用说明 盘古大模型提供了REST（Representational State Transfer）风格的API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 父主题： 使用前必读
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