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训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 困惑度 用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力，数值越低，准确率也就越高，表明模型性能越好。
作： 编辑。单击操作列的“编辑”，可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”，再单击弹窗的“确定”，可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”，可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”，可
间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（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之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小，代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小，代表模型性能越好。
编辑。单击操作列的“编辑”，可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”，再单击弹窗的“确定”，可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”，可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”，可以编辑运行失败的节点，重试该节点的训练。 删除。单击操作列的“更多
filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图像的宽度。 height：必选字段，图像的高度。 depth：必选字段，图像的通道数。 图像的通道数是指图像中每个像素的颜色信息的维度。常用的RGB图像默认有3个通道。3通道表
确保数据资产的规范性与安全性。 模型资产：平台提供的模型资产涵盖了预置或训练后发布的模型，所有这些模型将存放于空间资产中进行统一管理。用户可查看预置模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够
在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理，平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置，确保每个用户在其指定的工作空间内，拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式，既保证了数据的安全性，又提高了资源的高效利用。 在
生成的内容结尾必须要引导观众购买； 6.生成的内容必须紧扣产品本身，突出产品的特点，不能出现不相关的内容； 7.生成的内容必须完整，必须涵盖产品介绍中的每个关键点，不能丢失任何有价值的细节； 8.生成的内容必须符合客观事实，不能存在事实性错误； 9.生成的内容必须语言通顺； 10.生成的内容中不能出现“带货口播”等这一类字样；
意输出格式中的key不要有语义重复，并且需要与前文要求中的key名字保持一致，否则模型会不理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子，少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式，避免使用生僻单词和复杂的句式，防止机器理解偏差。
西南-贵阳一”区域，需要获取与贵阳一区域的对应的项目id。 图2 获取项目ID 多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 调用API获取项目ID 项目ID还可通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endp
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
bject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 推理作业的名称。 input 是 TaskInputDto
根据创建推理作业获取的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。
在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作： 表2 盘古NLP大模型支持的能力 模型 预训练 微调 模型压缩 在线推理
10TB。 问答排序 jsonl、csv jsonl格式：context表示问题，targets的回答1、回答2、回答3表示答案的优劣顺序，最好的答案排在最前面。targets内容的数量至少为2个，且最多为6个，具体格式示例如下： { "context":"context内容","targets":["回答1"
系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的IP默认不应为内网，否则会导致注册失败。仅在非商用环境部署时，才允许支持内网URL，且需要通过相关的服务的启动配置项关闭内网屏蔽。 请求方式 插件服务的请求方式，POST或GET。 权限校验 插件服务的鉴权方式，支持以下三种： 无需鉴权：不使用鉴权时会存在安全风险。
以通过智能客服处理大部分的常规问题，将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好，提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气要素模型和降水模型，可以对未来一段时间的天气和降水进行预测，全球中
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进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于
参数 说明 模型选择 选择要使用的LLM，不同的模型效果存在差异。 模式选择 用于配置大模型的输出多样性。 包含取值： 精确的：模型的输出内容严格遵循指令要求，可能会反复讨论某个主题，或频繁出现相同词汇。 平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。
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