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为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同 当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中，或虽未出现但和训练样本差异很小的问题，回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的
为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中的问题，模型生成的结果很好，一旦输入了一个从未出现过的数据（目标任务相同），回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 训练参数设置：您可以通过绘制
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 评测NLP大模型 调用NLP大模型
盘古科学计算大模型微调训练实践 微调场景介绍 构建微调训练任务数据集 构建微调训练任务 构建部署任务 微调典型问题 父主题： 模型训练实践
project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型部署ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
开介绍人工智能助手，生成内容更加具体。 表1给出了提示词的优化示例以及优化前后的效果对比，我们可以看到，优化提示词有助于提高模型在特定任务上的表现。在实际应用中，需要不断尝试和调整提示词，以实现最佳效果。 更多的提示词优化技巧可以参考提示词写作实践。 表1 提示词优化示例 场景 优化前提示词
Agent开发 Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）：
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或
为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场
开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
调优典型问题 为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话？ 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题
130 2024年11月发布的版本，支持4K序列长度推理，支持4个推理单元部署。 Pangu-NLP-BI-32K-20241130 2024年11月发布的版本，支持32K序列长度推理，支持8个推理单元部署。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模
选择数据集，单击“下一步”。 在“基本配置”中选择数据用途、数据集可见性、适用场景。 由于数据工程需要支持对接盘古大模型，为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练，平台支持发布不同格式的数据集。 当前支持标准格式、盘古格式： 标准格式：数据工程功能支持的原始格式。该格式的数据集可发布到资产中，但下游模型开发不可见。
选择数据集，单击“下一步”。 在“基本配置”中选择数据用途、数据集可见性、适用场景。 由于数据工程需要支持对接盘古大模型，为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练，平台支持发布不同格式的数据集。 当前支持标准格式、盘古格式： 标准格式：数据工程功能支持的原始格式。该格式的数据集可发布到资产中，但下游模型开发不可见。
知识型Agent：以大模型为任务执行核心，用户通过配置Prompt、知识库等信息，实现工具自主规划与调用，优点是可零码开发，对话过程更为智能，缺点是当大模型受到输入限制，难以执行链路较长且复杂的流程。 流程型Agent：以工作流为任务执行核心，用户通过在画布上对节点进行“拖拉拽”即可搭建出任务流
发，全程0代码开发，极大降低大模型开发门槛。 功能强，Agent开发“好” Agent开发提供便捷搭建大模型应用功能，并提供功能强大的插件配置，让Agent能力更强，更专业。 统一管，资产管理“全” ModelArts Studio大模型开发平台数据、模型、Agent应用在统一的
参考，以提高标注效率。 可选择开启“多人作业”功能，开启后，可选择多人协同完成作业，并增加审核功能可供选择。参考表2配置标注分配与审核。 表2 标注分配与审核配置 参数类型 参数名称 参数说明 标注分配 标注员 添加标注人员与数量。 标注审核 是否审核 否，标注后不进行审核操作。
在“创建发布任务”页面，选择数据集模态，如“其他 > 自定义”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。 在“基本配置”中选择数据用途、数据集可见性、适用场景。当前其他类数据集仅支持发布标准格式。 填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集发布操作。
在“创建发布任务”页面，选择数据集模态，如“气象 > 气象数据”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。 在“基本配置”中选择数据用途、数据集可见性、适用场景。当前气象类数据集仅支持发布标准格式。 填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集发布操作。
在“创建发布任务”页面，选择数据集模态，如“预测 > 时序”类型的数据集。 图1 选择数据集模态 选择数据集，单击“下一步”。 在“基本配置”中选择数据用途、数据集可见性、适用场景。当前预测类数据集仅支持发布标准格式。 填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集发布操作。
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