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为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 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，模型生成的结果不完整，出现了异常截断。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“最大Token限制”参数的设置，适当增加该参数的值，可
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
用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率，在生成Perlin噪音时，可以将多个不同频率的噪音叠加在一起，以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 ensemble_noise_perlin_y
在左侧导航栏中选择“能力调测”，单击“文本对话”页签。 选择需要调用的服务。可从“预置服务”或“我的服务”中选择。 填写系统人设。如“你是一个AI助手”，若不填写，将使用系统默认人设。 在页面右侧配置参数，具体参数说明见表1。 表1 NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 搜索增强
如何查看预置模型的历史版本 ModelArts Studio平台支持查看预置模型的多个历史版本，并提供对历史版本进行训练等操作的功能。您还可以查看每个版本的操作记录、状态以及其他基础信息。 要查看预置模型的历史版本，您可以按照以下步骤操作： 进入平台的“空间资产 > 模型 > 预置”页面。
Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置，相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久
训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如worker-0表示第一个工作节点）进行筛选查看。 图1 获取训练日志 父主题： 训练预测大模型
补丁尺度 用于将气象场划分为多个小块的大小，每个小块都会被模型单独处理。较大的patch_size意味着模型主干部分的一个网格代表更大范围的区域，但局部的细节信息可能会被忽略，较小的patch_size则相反。需要注意： 数据格式为[int,int,int]，第一个值需要大于0小于等于4
频和图片数据，用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准，从而精确优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 数据配比 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比，确保数据集的多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。 数据流通
的安全性和操作的独立性，有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景，如不同的项目管理、部门运营或特定的研发需求，划分出多个工作空间，实现资产的精细化管理与有序调配，帮助用户高效地规划和分配任务，使团队协作更加高效。 此外，平台配备了完善的角色权限体系，覆盖超级
在视频中标注场景主题类别。每个视频片段只对应一个分类标签，分类项不再进一步细分或包含更多的层次结构。 图1 单层级分类示例-视频主题分类 多层级分类：多层级分类允许对同一视频内容进行更复杂的分类，并通过层次结构展现。通常会先从一个大类别开始，然后逐渐向下细分，直到达到所需的标注
识。 适合广泛应用：经过预训练后，模型可以理解自然语言并具备通用任务的基础能力，但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数
灵活的工作流设计：平台提供灵活的工作流设计，用于开发者处理逻辑复杂、且有较高稳定性要求的任务流。 支持“零码”和“低码”开发者通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流，创建一个应用。 Agent开发平台应用场景 当前，基于Agent开发平台可以构建两种类型的应用，一种是针对文本生成、文本检索的知识型Age
和图片数据，用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准，从而精确优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比，确保数据集的多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。 流通数据集
达到较好的效果。 业务逻辑的复杂性 判断任务场景的业务逻辑是否符合通用逻辑。如果场景中的业务逻辑较为简单、通用且易于理解，那么调整提示词是一个可行的方案。 例如，对于一般的常规问题解答等场景，可以通过在提示词中引导模型学习如何简洁明了地作答。 如果场景涉及较为复杂、专业的业务逻辑
表性需求，并促进数据的高效流通与应用。 数据评估：数据评估通过对数据集进行系统的质量检查，依据评估标准评估数据的多个维度，旨在发现潜在问题并加以解决。 数据配比：将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程，确保数据的多样性、平衡性和代表性。 数据流通：将单个数据
NLP大模型自动评测指标说明-使用评测模板 评测指标（自动评测-使用评测模板） 指标说明 评测得分 每个数据集上的得分为模型在当前数据集上的通过率；评测能力项中若有多个数据集则按照数据量的大小计算通过率的加权平均数。 综合能力 综合能力是计算所有数据集通过率的加权平均数。 表3 NLP大模型人工评测指标说明
求选择预置标准或自定义评估标准，从而精确优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 评估文本类数据集 配比文本类数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。通过合理的配比，确保数据集的多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。 配比文本类数据集
盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 在盘古格式中，context和target是键值对。与默认格式不同，context是一个数组，示例如下： {"context":["你好，请介绍自己"],"target":"我是盘古大模型"} 创建文本类数据集流通任务 创建文本类数据集流通任务步骤如下：
多轮问答场景的输入（“context”字段）请务必使用“[问题, 回答, 问题, 回答, 问题, ……]”的方式来构造，若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”，可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如： 原始对话示例： A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？ B：你好，是这样的
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