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盘古行业NLP大模型介绍 盘古行业大模型在盘古NLP大模型的基础之上结合了垂直行业的海量数据，配套MA Studio平台和工具链，可化解特定行业数据构建难、模型效果调优难、场景能力评测难三大难题，助力行业客户更快、更优构建专业大模型。当前已于公有云发布金融、医疗行业大模型，满足行业通用场景开箱即用
推理相关概念 表3 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数（temperature）控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。
示例如下： feature1,feature2,target 10.5,20.3,100 10.6,20.5,101 10.7,20.7,102 10.8,20.9,103 10.9,21.0,104 从OBS导入：单个文件大小不超过50GB，文件数量不限制。
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。
{ "messages": [ { "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 单击Postman
盘古行业大模型 盘古NLP行业大模型 盘古行业大模型在盘古NLP大模型的基础之上结合了垂直行业的海量数据，配套MA Studio平台和工具链，可化解特定行业数据构建难、模型效果调优难、场景能力评测难三大难题，满足行业通用场景开箱即用。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外
方案设计 设计背景 在教育数字化与 "双减" 背景下，智能伴学助手以知识图谱 + 自然语言处理技术，化身语文学习全场景伙伴，提供「即时问答 + 分层解析 + 情境拓展」陪伴链。它以技术驱动个性化学习，让每个学生拥有专属语文空间，在智能引导中感受语言魅力，厚植文化根基。 本章将详细介绍如何利用不同的节点搭建一个语文知识智能助教的工作流
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 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： 提示词应用示例
（算子框架会将数据集下载到算子本地目录中））和file_name（数据文件的文件名称） 图片/视频/音频-Parquet文件： 框架提取Parquet的样本内容传递给算子，每个Parquet文件调用一次算子,DataFrame的字段名与Parquet文件中的定义一致， 其中有两个系统预定义字段
True, help="") def prettify_xml(elem): rough_string = ET.tostring(elem, 'utf-8') reparsed = minidom.parseString(rough_string) return
典型问题 在构建和运行该工作流时，可能会遇到的常见典型问题如下： 问题一：代码节点运行失败：Code component executeerror, error message=name'str1'is not defined 问题现象 代码节点运行失败，报错信息如图1。 图1 代码节点报错示例
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
temperature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。值为 0 意味着贪婪采样。当取值超过1，会大概率出现效果不可用问题。 temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。
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Variable新选择Geopotential、Specific humidity、Temperature、U-component of wind、V-component of wind。
] } }, { "context": { "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...] }
{ "prompt": "你好", "temperature": 0, "max_tokens": 100 } 图3 填写三方模型请求Body 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。 父主题： 开发Deepseek大模型
发布文本类数据集 数据发布是将数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程，用于后续模型训练等操作。 文本类数据集支持发布的格式为： 标准格式：数据工程功能支持的原始格式。 标准格式的示例如下，其中，context和target是键值对。 {"context": "你好，请介绍自己"
文本类数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建文本类数据集，创建时可导入多种形式的数据，具体格式要求详见表1。 表1 文本类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 从OBS导入：单个文件大小不超过
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