清華同方大模型用戶手冊V1.0

清華同方大模型用戶手冊清華同方大模型用戶手冊V1.0清華同方大模型用戶手冊目錄一、清華同方大模型概述

.............................................

2二、主要特點(diǎn)

.......................................................

32.1

自然語言理解與生成

..........................................32.2

高級對話管理

................................................32.3

高效推理與分析

..............................................32.4

安全與道德合規(guī)

..............................................32.5

增強(qiáng)的上下文理解

............................................32.6

高效的多任務(wù)處理

............................................42.7

用戶定制化

..................................................4三、

基本功能

......................................................

4四、

安裝和使用

....................................................

44.1

請求頭

......................................................44.2

請求參數(shù)

....................................................54.3

message

字段說明

............................................

54.4

接口響應(yīng)

....................................................64.5

請求示例

....................................................6五、

使用技巧和建議

................................................

65.1

明確任務(wù)目標(biāo)

................................................65.2

優(yōu)化提示詞（Prompt

Engineering）

............................65.3

管理對話上下文

..............................................75.4

控制輸出長度與格式

..........................................75.5

分步生成

....................................................75.6

利用示例（Few-shot

Learning）

...............................75.7

自動化與批量處理

............................................7六、

注意事項與安全問題

............................................

76.1

數(shù)據(jù)隱私

....................................................76.2

內(nèi)容審核與過濾

..............................................76.4

模型偏見與公平性

............................................76.5

倫理與合規(guī)性

................................................86.6

依賴管理與更新

..............................................8清華同方大模型用戶手冊一、清華同方大模型概述清華同方大模型，其設(shè)計的核心指導(dǎo)理念主要在于為用戶全力提供一個既安全又可靠，同時還極為用戶友好的對話式人工智能體驗。與其他眾多的語言模型相比較而言，清華同方大模型格外注重可解釋性以及用戶控制力的大幅度提升。其力求通過先進(jìn)的對齊技術(shù)，切實(shí)有效地降低模型生成有害或者不準(zhǔn)確內(nèi)容的風(fēng)險幾率。在清華同方大模型的整個開發(fā)進(jìn)程當(dāng)中，采用了獨(dú)具特色的訓(xùn)練方法來對模型的行為進(jìn)行科學(xué)指導(dǎo)，促使其能夠更加符合道德規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，并且顯著地減少偏見現(xiàn)象的出現(xiàn)。清華同方大模型的功能十分廣泛多樣。它能夠有效應(yīng)對自然語言理解、內(nèi)容生成以及對話系統(tǒng)等諸多不同的任務(wù)類型。其適用于多種多樣的應(yīng)用場景，充分展現(xiàn)出了其強(qiáng)大無比的實(shí)用性和高度的適應(yīng)性。在此，對清華同方大模型的功能、使用方法、技巧以及注意事項等內(nèi)容進(jìn)行簡要介紹，目的在于幫助用戶更好地了解和運(yùn)用清華同方大模型，進(jìn)而提升生活質(zhì)量和工作效率。二、主要特點(diǎn)2.1

自然語言理解與生成擁有強(qiáng)大的自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）能力，能夠處理復(fù)雜的文本輸入，并生成流暢、連貫且上下文相關(guān)的文本輸出。在問答系統(tǒng)、對話生成、文本摘要和內(nèi)容創(chuàng)作等任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。2.2

高級對話管理具備處理復(fù)雜對話的能力，能夠理解長時間、多輪次的對話上下文，提供連貫且相關(guān)的回應(yīng)。這使其非常適合用于智能助理、客服機(jī)器人等需要高質(zhì)量對話管理的場景。2.3

高效推理與分析在推理任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠分析復(fù)雜問題，提供有邏輯和依據(jù)的答案。此功能適用于技術(shù)支持、法律咨詢、數(shù)據(jù)分析等需要精準(zhǔn)解答的領(lǐng)域。2.4

安全與道德合規(guī)繼續(xù)強(qiáng)化了安全性和道德標(biāo)準(zhǔn)的合規(guī)性，減少偏見和有害內(nèi)容的生成，確保輸出內(nèi)容的可靠性和道德合規(guī)性。2.5

增強(qiáng)的上下文理解清華同方大模型用戶手冊顯著提升了對復(fù)雜上下文的理解能力，能夠更準(zhǔn)確地捕捉長文本中的關(guān)鍵信息，并在生成時保持邏輯連貫性。2.6

高效的多任務(wù)處理具有強(qiáng)大的多任務(wù)處理能力，能夠在同一會話中處理多個不同類

型的任務(wù)，如文本分析、情感識別、信息提取等。這種多任務(wù)處理能力使其在動態(tài)和多樣化的環(huán)境中表現(xiàn)更加靈活。2.7

用戶定制化提供了更多的定制選項，允許用戶根據(jù)具體需求調(diào)整模型的輸出風(fēng)格、長度和內(nèi)容細(xì)節(jié)，滿足不同應(yīng)用場景的個性化需求。三、基本功能自然語言生成：能夠生成高質(zhì)量、連貫的文本內(nèi)容，涵蓋多種領(lǐng)域和話題，如新聞文章、技術(shù)文檔、小說、對話等。對話系統(tǒng)：能夠與用戶進(jìn)行互動式對話，理解并響應(yīng)用戶的問題和請求，適用于聊天機(jī)器人、客戶支持等場景。語言翻譯：具備多語言翻譯能力，能夠在不同語言之間進(jìn)行準(zhǔn)確翻譯。內(nèi)容總結(jié)：能夠?qū)﹂L篇文章或文檔進(jìn)行概括和總結(jié)，提取關(guān)鍵信息。文本分析：可以進(jìn)行情感分析、主題識別、關(guān)鍵詞提取等文本分析任務(wù)。問答系統(tǒng)：能夠根據(jù)給定的文本或問題提供準(zhǔn)確的回答，適用于搜索引擎和信息檢索系統(tǒng)。四、安裝和使用4.1

請求頭http

服務(wù)接口認(rèn)證信息中的

APIPassword,假如獲取到的值為

123456，則請求頭如下：Content-Type:

application/jsonAuthorization:

Bearer

123456利用上方的請求頭發(fā)起請求示例如下：curl

-i

-k

-X

POST

'https://5:8082/v1'--header

'Authorization:

Bearer

123456'

\--header

'Content-Type:

application/json'

\清華同方大模型用戶手冊--data

'{"model":"tongfangv1.0","messages":

[{"role":

"user","content":

"你好"}],"stream":

true}'4.2

請求參數(shù)是否必填參數(shù)名稱modelstream類型參數(shù)要求參數(shù)說明String

是

取值為[tongfangv1.0]Boolean

否

默認(rèn)

False,指向

v1.0

版本是否開啟流式傳輸核采樣閾值。用于決定結(jié)果隨機(jī)性，取值越高隨機(jī)性越強(qiáng)即相同的問題得到的不同答案的可能性越高temperature

Float否否取值范圍

[0,2]

，默認(rèn)值

1toolsList可供模型調(diào)用的工具取值為"none":

不調(diào)用，"auto":自動判斷tool_choice

String

否用于控制模型是如何選擇要調(diào)用的函數(shù)Pro、Max、Max-32K、4.0

Ultra

取值為[1,8192]，默認(rèn)為

4096;Lite、Pro-128K

取值為[1,4096]，默認(rèn)為

4096。max_tokens

Int否否模型回答的

tokens

的最大長度top_kInt取值為[1,6],默認(rèn)為

4從

k

個候選中隨機(jī)選擇?個（?等概率）4.3

message

字段說明參數(shù)名稱是否必填類型參數(shù)要求參數(shù)說明system

用于設(shè)置對話背景，user

表示是用戶的問題，assistant

表示

AI

的回復(fù)roleString

是取值為[system,user,assistant]所有

content

的累計

tokens

長度，不超過

128*1024;content

String

是用戶和

AI

的對話內(nèi)容清華同方大模型用戶手冊4.4

接口響應(yīng)參數(shù)名稱code類型參數(shù)說明錯誤碼，0

表示正常，非

0

表示出錯IntmessagesidStringstring會話是否成功的描述信息會話的唯一

id4.5

請求示例url

=

"https://5:8082/v1"data

=

{"model":

"tongfangv1.0",

#

指定請求的模型"messages":

[{"role":

"user","content":

"你是誰"}],"stream":

True}header

=

{"Authorization":

"Bearer

123456"

#

注意此處替換自己的

APIPassword}response

=

requests.post(url,

headers=header,

json=data,

stream=True)#

流式響應(yīng)解析示例response.encoding

=

"utf-8"for

line

inresponse.iter_lines(decode_unicode="utf-8"):print(line)五、使用技巧和建議清華同方大模型具備強(qiáng)大的功能。它可以依據(jù)用戶輸入的要點(diǎn)，生成結(jié)構(gòu)格外清晰、邏輯極為嚴(yán)密的提綱，從而為研究者有效地整理思路提供有力的幫助。除此之外，清華同方大模型在輔助語言潤色以及表達(dá)優(yōu)化方面也表現(xiàn)出色，能夠顯著提升語言的質(zhì)量以及增強(qiáng)其可讀性。最后一點(diǎn)，它還能夠為研究者提供全新的研究假設(shè)和思路，充分激發(fā)他們的創(chuàng)新靈感。相關(guān)的使用技巧與建議概括如下5.1

明確任務(wù)目標(biāo)在使用清華同方大模型之前，明確你希望模型執(zhí)行的任務(wù)（如內(nèi)容生成、對話系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析等）。具體化的任務(wù)目標(biāo)有助于模型產(chǎn)生更相關(guān)和準(zhǔn)確的輸出。5.2

優(yōu)化提示詞（Prompt

Engineering）清華同方大模型用戶手冊提示詞的質(zhì)量直接影響模型輸出的質(zhì)量。精心設(shè)計和迭代優(yōu)化提示詞，確保它們清晰、具體、具備上下文信息。例如，在需要生成詳細(xì)內(nèi)容時，可以提供更多上下文或引導(dǎo)性問題。5.3

管理對話上下文在多輪對話中，確保合理地傳遞上下文信息給模型，以便它能基于前面的內(nèi)容生成合適的回應(yīng)。對于較長的對話，定期更新或簡化上下文可以幫助模型保持一致性。5.4

控制輸出長度與格式使用

API

中的參數(shù)（如

max_tokens）控制輸出的長度，以避免生成過長或過短的內(nèi)容。如果需要特定格式的輸出，可以在提示詞中明確說明。5.5

分步生成對于復(fù)雜任務(wù)，考慮將其分解為多個步驟，并在每一步生成結(jié)果后再進(jìn)行下一步的操作。這種方法有助于提高最終結(jié)果的準(zhǔn)確性和質(zhì)量。5.6

利用示例（Few-shot

Learning）提供示例對模型進(jìn)