开发盘古大模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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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 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、

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撰写提示词 创建提示词工程 撰写所需提示词 预览提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程

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发布提示词 通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果，如果找到高质量的提示词，可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面，选择质量好的提示词，并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面，查看发布的提示词。

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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以在不对模型能力进行更新的前提下，有效激发模型能力。 “提示词撰写” 和“提示工程”有什么区别 提示词撰写实际上是构建一些问答对数据，用于模型的训练，会更新模型参数，而提示工程不涉及模型训练，仅通过提示词的优化来达到提升模型输出效果的目标。 什么是好的提示词 好的提示词内容明确且

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变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息，候选提示词中关联的变量也会进行展示，候选提示词相关操作请参见设置候选提示词。 同一个提示词工程中，定义的变量不能超过20个。 在“模型”区域，单击“设置”，设置提示词输入的模型和模型参数。 图4 模型设置 父主题： 撰写提示词

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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

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获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确、更有针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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创建提示词工程 通过精心设计和优化提示词，可以引导大模型生成用户期望的输出。提示词工程任务的目标是通过设计和实施一系列的实验，来探索如何利用提示词来提高大模型在各种任务上的表现。 撰写提示词前需要先创建提示词工程，用于对提示词进行统一管理。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。

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单击“添加”，在批量添加推荐模型页面，在实体目录中选择模型。 在已选实体模型中，配置选择的实体作为推荐实体模型的相关信息，具体参数如表1。 表1 参数说明 参数 说明 触发词 设置在模型地图中检索到关联资产的触发关键字。 是否生效 勾选：该触发词和推荐实例设置生效。 去勾选：该触发词和推荐实例设置不生效。

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预览提示词效果 提示词撰写完成后，可以通过输入具体的变量值，组成完整的提示词，查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面，找到页面右侧变量输入区域，在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息，变

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开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在提示词撰写区域，单击“设为候选”，将当前撰写的提示词设置为候选提示词。 候选状态的提示词将保存至左侧导航栏的“候选”中。 图2 设为候选 父主题：

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