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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
状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTPS的新版本协议。 200 OK 服务器已成功处理了请求。
truncated：必选字段，取值0或1，表示标注内容是否被截断（0表示被截断、1表示没有截断）。 occluded：必选字段，取值0或1，表示标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡、1表示遮挡） difficult：必选字段，取值0或1，表示标注目标是否难以识别（0表示容易识别、1表示难易识别）。 con
不使用人设时，可设置为user。在一次会话请求中，人设只需要设置一次。 content表示对话的内容，可以是任意文本。 messages参数可以帮助模型根据对话的上下文生成合适的回复。 数组长度：1 - 20 user 否 String 用于代表用户的唯一标识符，字符串长度最大64，最小1。
提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息，如主题、风格、格式等。 撰写提示词时，可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将提示词设置为“你是一个旅游助手，需要给用户介绍旅行地
训练预测大模型时，所需的数据通常为表格格式，即由行和列组成的扁平化数据。具体要求如下： 行：每行代表一个样本。每行与其他行具有相同的列，并且顺序相同，这些行通常按照某种特定顺序排列。 列：每列表示一种特征。每列的数据类型应保持一致，不同列可以具有不同的数据类型。 顺序：表格中的行通常按照特定顺序排列。
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 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 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 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好
在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除
V：15层：海流纬向速率 (ms-1) 海表变量 海表变量用于描述海洋表层和其上方大气的状态的关键物理量。它们主要用于模拟和分析海洋表面的风速、温度、和气压等特征。 U10：1层：海表面10m经向风速(ms-1) V10：1层：海表面10m纬向风速(ms-1) T2m：1层：海表面2m温度 (℃) MSL：1层：平均海平面气压
non-streaming. 非流式调用推理服务传的参数只能是1或者2。 请使用正确的取值：1或者2。 PANGU.3321 The parameter [n] can only be 1 when calling streaming. 流式调用推理服务n只能取1。 请使用正确的取值：1。 APIG
请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有消息头，如“Content-Type”。
自定义L1预训练模型目录 自定义预训练模型所在的OBS路径。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 是否使用自定义L1预训练模型 是否使用自定义预训练模型进行训练，模型为用户与服务共建，详情请联系客服。 热身轮次 表示在模型训练初期，逐步增加学习率到预设值的训练轮
如果学习率过小，模型的收敛速度将变得非常慢。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 Lora矩阵的轶 较高的取值意味着更多的参数被更新，模型具有更大的灵活性，但也需要更多的计算资源和内存。较低的取值则意味着更少的参数更新，资源消耗更少，但模型的表达能力可能受到限制。 Agent微调
合函数（如去重、计数、平均、最大、最小、合计）、分组、排序、比较、条件（逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套）、日期操作，支持多表关联查询。 与非专业大模型相比，专业大模型针对特定场景优化，更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 ModelArts Studio
在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除
获取项目ID 从控制台获取项目ID 登录管理控制台。 在页面右上角的用户名的下拉列表中选择“我的凭证”。 图1 我的凭证 在“我的凭证”页面，获取项目ID（project_id），以及账号名、账号ID、IAM用户名和IAM用户ID。 在调用盘古API时，获取的项目id需要与盘古服
在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除
AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除
在“升级配置”中，选择以下两种升级模式： 全量升级：新旧版本服务同时运行，直至新版本完全替代旧版本。在新版本部署完成前，旧版本仍可使用。需要该服务所消耗资源的2倍，用于保障全量一次性升级。 滚动升级：部分实例资源空出用于滚动升级，逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时，系统会先删除
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