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INT4：该压缩策略与INT8相比，可以进一步减少模型的存储空间和计算复杂度。 配置资源。选择计费模式并设置训练单元。 可选择开启订阅提醒。开启后，系统将在本次压缩任务状态变更时，向用户发送短信/邮件提醒。 填写基本信息，包括任务名称、压缩后模型名称与描述，单击“立即创建”。 当压缩任务状态为“已完成”时，表示模型已完成压缩操作。
默认值：1.0 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。 默认值：2048 话题重复度控制 用于控制生成文本中的重复程度。调高参数模型会更频繁地切换话题，从而避免生成重复内容。 默认值：0 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的词汇的处理方式。调高参数会使模型减少相同词汇的重复使用，促使模型使用更多样化的词汇进行表达。
不同语言对的翻译：如图3，针对不同的语言对（如中文到法语、俄语到西班牙语），评估翻译效果是否稳定。 图3 多场景测试-不同语言对 复杂对话场景：如图4，当用户在对话中频繁切换意图时，测试意图识别节点的应答能力，确保其能够理解并适应多变的对话上下文。 图4 多场景测试-复杂对话场景 优化Prompt设计：从pro
盘古NLP大模型能力与规格”章节。 说明： token是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 n 否 Integer 表示对每个问题生成多少条答案。 最小值：1 最大值：2 缺省值：1
[category1',category2', ...],// 所有类别名称的列表，每个类别对应一个 label，用于标注视频中的事件或动作。 'database': { 'video_name':{ // 训练集 train 测试集 test。
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
输入：支持用户自定义取值。 添加条件：单击“添加条件”，在当前分支添加多个条件表达式，多个条件表达式之间通过“且”或“或”来连接。 单击“且”或“或”，可以切换该分支表达式的运算逻辑。 ELSE 该参数用于解析大模型节点的输出，并提供给后序节点的输出参数引用。 参数名称：参数的名称长度必须大于等于
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