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数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学
场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出,以供下游操作,从而满足该场景下客户需求。
海洋模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题: 科学计算大模型
气象/降水模型 创建推理作业 查询推理作业详情 父主题: 科学计算大模型
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Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等
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训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训
基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 文本对话 科学计算大模型-气象/降水模型 支持创建推理作业并查询推理作业详情。 气象/降水模型 科学计算大模型-海洋模型 支持创建推理作业并查询推理作业详情。 海洋模型 Agent开发-应用 创建好Agent应用后,可以调用该API,传入问题
编排完成的工作流见图12。 图12 多语种翻译工作流编排 步骤2:试运行多语言文本翻译工作流 完成工作流编排后,需要对该工作流进行试运行,以查看工作流效果。工作流试运行步骤如下: 配置文本翻译插件的Token。 单击右上角“试运行”,在“插件配置”中单击“添加参数”,填写X-Aut
在特定任务上具有更高的准确性:微调后的模型在具体任务中表现更优。相较于预训练阶段的通用能力,微调能使模型更好地解决细分任务的需求。 在一个客户服务问答系统中,可以用特定领域(如电商、保险)的对话数据对预训练模型进行微调,使其更好地理解和回答与该领域相关的问题。 此外,针对微调训练任务,平台提供了两种微调方式:
climate.copernicus.eu/datasets,查找名称中包含ERA5和pressure levels的数据集。 表面变量数据下载链接:https://cds.climate.copernicus.eu/datasets,查找名称中包含ERA5和single levels的数据集。
的食用鱼类,也是中国传统美食的原料之一。长江中的鱼类多样性体现了其丰富的生态系统,但近年来由于过度捕捞、生境破坏和污染等问题,长江中的许多鱼类种群数量急剧下降,特别是一些特有物种面临濒危。保护长江生态系统和其中的生物多样性已经成为当务之急。", "ppl":
AgEwgguVBgkqhkiG... stream: true Request Body: { "query": "查询A12会议室在9:00到10:00的状态" } 响应示例 data:{"event":"start","createdTime":1735558575017}
> 插件”,在所需插件中单击“ > 复制ID”。 plugin_configs 是 Map<String, String> 插件配置,对应查询需要运行时传值的参数。 响应参数 流式(Header中的stream参数为true) 状态码: 200 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型