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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 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际情况调整“学习率”的值，帮助模型更好收敛。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象。
查看NLP大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
查看预测大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古NLP大模型
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。
预置多，数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子，多种标注工具，满足用户多任务多场景需求，提高开发/标注效率>10X。 0代码，模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型，支持快速开发，全程0代码开发，极大降低大模型开发门槛。
NLP大模型训练常见报错与解决方案 NLP大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空。 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请
预测大模型训练常见报错与解决方案 预测大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 预测大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空。 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创
训练轮数是指需要完成全量训练数据集训练的次数。训练轮数越大，模型学习数据的迭代步数就越多，可以学得更深入，但过高会导致过拟合；训练轮数越小，模型学习数据的迭代步数就越少，过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说，如果目标任务的难度较大或数据量级很小，可以使用较大的训练轮数，反之可以使用较小的训练轮数。
训练CV大模型 CV大模型训练流程与选择建议 创建CV大模型训练任务 查看CV大模型训练状态与指标 发布训练后的CV大模型 管理CV大模型训练任务 CV大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古CV大模型
训练预测大模型 预测大模型训练流程与选择建议 创建预测大模型训练任务 查看预测大模型训练状态与指标 发布训练后的预测大模型 管理预测大模型训练任务 预测大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古预测大模型
查看科学计算大模型训练状态与指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练结果、训练任务详情和训练日志。 查看模型训练状态 在模型训练列表中查看训练任务的状态，各状态说明详见表1。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 初始化
上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 数据标注 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 通过这些数据加工操作，平台能够有效清理噪声数
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。
大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
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航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型，以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模
指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题： 大模型微调训练类问题
Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以根据实际需求选择合适的模型架构，并结合不同的训练数据进行精细化训练。平台支持分布式训练，能够处理大规模数据集，从而帮助用户快速提升模型性能。 模型评测：为了确保模型的实际应用效果，平台提供了多维度的模型评测功能。通过自动化的评测机制，用户
数据清洗诉求。确保生成高质量的训练数据以满足业务需求和模型训练的要求。用户还可以灵活地调整算子编排顺序以及自定义清洗模板，有效提升数据清洗效率并支持大规模数据处理，确保生成的数据集符合训练的标准。 数据合成：平台支持利用预置或自定义的数据指令对预训练文本、单轮问答、单轮问答（人设
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