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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。
的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果规模较大，那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小，防止内存溢出。 表1提供了一些微调参数的建议值和说明，供您参考： 表1 典型微调参数说明 训练参数 范围 建议值 说明 训练轮数（epoch） 1~50 2/4/8/10 训练轮数是
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。
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
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
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
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
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
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”。
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
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。
深海Loss是衡量模型在高空层次变量或在深海变量预测结果与真实结果之间差距的指标。 该值越小，表示模型在深海变量的预测精度越高。 海表Loss 海表Loss是衡量模型在表面层次变量或在海表变量预测结果与真实结果之间差距的指标。 该值越小，表示模型在海表变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差，衡量预测值与真实值
//视频文件扩展名。 // 标注 34.5, 42.4 分别表示起始时间和结束时间，单位为s。 // label 表示分类，必须是classes列表中的一个元素，表示该视频片段对应的事件或动作类型。 'annotations':
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
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
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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