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什么情况下需要微调 微调的目的是为了提升模型在某个特定任务或领域的表现。在大多数场景下，通过Prompt工程，通用模型也能给出比较满意的回答。但如果您的场景涉及以下几种情况，则建议采用微调的手段来解决： 目标任务依赖垂域背景知识：通用模型学习到的知识大部分都是来自互联网上的开源数
打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型（LLM）通过对海量公开数据（如互联网和书籍等语料）进行大规模无监督预训练，具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色：用户输入问题后，大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SF
求，助力企业在大模型领域取得卓越成果。无论是开发、训练还是部署，盘古大模型套件平台均为用户提供一站式解决方案。 通过使用盘古大模型套件平台，您将体验从数据准备到模型应用的全流程一站式服务，将模型高效集成至您的业务流程中。接下来，将详细介绍该平台的使用流程，帮助您充分发挥盘古大模型套件平台的潜力。
图1 Loss曲线 通过观察，该Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定，证明整个训练状态是正常的。若Loss曲线呈现轻微阶梯式下降，为正常现象。 模型持续优化： 本场景采用了下表中的推理参数进行解码，您可以在平台部署后参考如下参数调试： 表3 推理核心参数设置 推理参数
”的值（二者选其一调整）。若发现生成的文本过于发散，可以降低“话题重复度控制”的值，保证内容统一；反之若发现内容过于单一，甚至出现了复读机式的重复内容生成，则需要增加“话题重复度控制”的值。 知识问答：对于文本生成场景（开放问答、基于搜索内容回答等），从客观上来说，回答需要是确定
hosts示例：https://10.0.0.1:9200，https://10.0.0.2:9200 标量存储 华为云DCS 否 host信息。 用户认证信息。 分布式缓存DCS： https://support.huaweicloud.com/dcs/index.html host示例：redis://10
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