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增量预训练场景介绍 背景介绍 以金融场景为例，金融领域是一个高度动态的环境，数据在不断地更新和变化。金融产品不断更新，其交易数据、价格波动、监管政策等信息都在持续变化。宏观经济数据如 GDP 增长率、通货膨胀率、利率等也会根据经济周期和政策调整而变化。这些动态数据使得金融领域的知
微调场景介绍 背景介绍 以金融场景为例，金融领域是一个高度动态的环境，数据在不断地更新和变化。金融产品不断更新，其交易数据、价格波动、监管政策等信息都在持续变化。宏观经济数据如 GDP 增长率、通货膨胀率、利率等也会根据经济周期和政策调整而变化。这些动态数据使得金融领域的知识和信
”，或者可以说明已有的信息是什么领域的信息，比如“以上是金融领域的新闻”、“以上是一篇xx领域的xxx文档”。 例如，“结合金融领域相关知识，生成一份调研报告大纲，报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题，请提供解决方案。” 人设： 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如，“假设你是一位银
不是幻解的是交易的主体和客体.交易主体是什么?就是交易大众,包括芸芸众生和交易大师们.交易实体是什么?就是交易标的,包括股票,期货,衍生品,国债等五花八门.因为交易客体相当复杂,一般人只能选1-2种来操作,全方位操作的人并不多,时间上也不允许你这么做.因此对交易客体的了每只个股买了20%的仓位,隔一段时间一看
范围的有机经济整体。简单来说，就是世界各国经济的相互依赖和相互联系日益加深。 经济全球化的主要特征包括： 贸易自由化：各国之间的商品和服务交易更加自由，关税和贸易壁垒逐渐降低。 资本流动国际化：资本可以在全球范围内自由流动，投资者可以在全球范围内寻找投资机会。 生产全球化：企业可以在全球范围内配置资源，进行生产活动。
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
尽管有测试，但整体安全性缺乏系统评估。当前评估主要依赖数据，但数据并非完全可靠。广泛使用可能增加事故风险，解决需要多方合作。"} 样例二（行业数据）： {"context":"你的任务是辨别客户的意图。有四种意图可选择：[投资咨询, 财务分析, 交易操作, 一般咨询]。请直接提供
Gallery中订阅数据资产的功能。AI Gallery提供了模型、数据集、AI应用等AI数字资产的共享，为企业级或个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节。 约束限制 数据发布至AI Gallery或者从AI Gallery订阅数据资产，均需要从ModelArts服务中配置OBS授权。配置方法见配置OBS授权。
/files 一招金融数据集 一招数据集是一个2TB高质量多模态的大模型训练数据集，不仅包含广泛的金融事件、市场动态，还涵盖各种金融产品和交易模式。使用同步开源的清洗工具、金融数据分类器和安全风险识别分类器对原始数据集进行处理后，构建了更干净、具备金融特色、符合社会主义核心价值观
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} return res 数学计算示例代码。 def main(args: dict) -> dict: # 注意在输入参数中定义名为input1的变量 input1 = args.get('input1') try: input1 = int(input1) return { #
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 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程，可以使其在推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中。
否吸烟或有其他呼吸系统疾病史？" //第二轮答案 }, { "content": "以前没有相关疾病，不确定有没有接触过感冒的患者" //第三轮问题 } ], "temperature": 0.9,
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total_size：数据文件的总大小，单位为字节。 surface_features：地表特征变量列表，例如气压（P）、温度（T）、风速（U、V）。 upper_air_layers：高空气压层列表，例如1000hPa、100hPa等。 upper_air_features：高空特征变量列表，例如湿度（Q）、温度（T）、风速（U、V）、高度（Z）。
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