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一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。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： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 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，
训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进行评估。通过查看测试集样本的PPL、BLEU和ROUGE等指标，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。
目录下只有1个数据文件时，文件无命名要求。 目录下有多个数据文件时，需要通过命名的方式指定数据是训练数据集、验证数据集还是测试数据集。训练数据名称需包含train字眼，如train01.csv；验证数据名称需包含eval字眼；测试数据名称需包含test字眼。文件的命名不能同时包含train、eval和test中的两个或三个。
avi或.mp4格式，标注格式为.json。必须包含两个及以上后缀名字为avi或mp4的文件。 每个视频时长要大于128s，FPS>=10，且测试集训练集都要有视频。数据集最大100万个文件，单文件最大10GB，整个数据集最大10TB。 支持视频的格式包括常见的mp4和或avi格式文
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