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在节点编排页面，单击右上角“试运行”。在“试运行”页面，输入对话。 如图18，当用户分别输入对话类问题（如“你好”）、翻译类问题（如“翻译奶茶到日语”）时，“意图识别”节点对用户的意图进行分类，最终输出翻译后的内容。 图18 试运行工作流 父主题： 低代码构建多语言文本翻译工作流
该指令通过用户输入的多个问题样例，生成一个或多个与样例风格相匹配的新问题。 根据文本生成问题 根据用户输入的上下文，生一个问题。可用于文本生成QA对的合成编排 问题改写 改写问题，生成更复杂的问题，可用于指令泛化 生成回答 回答改写 根据用户指定人设，改写回答的风格，不改变回答内容。可与人设泛化指令编排，实现问答对泛化
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。此外，若可预见实际场景会不断发生变化，建议您定期更新训练数据，对模型进行微调更新。 多轮问答场景，为什么微调后的效果不好？ 当您的目标任务是多轮问答，并且使用了多轮问答数据进行微调，微调后却发现多轮回答的
二、人工智能助手的功能特点 智能对话：通过先进的自然语言处理技术，人工智能助手能够理解和回应用户的语音或文本输入，实现流畅的人机交互。 个性化推荐：基于对用户行为习惯的学习，人工智能助手能提供高度定制化的内容和服务建议，如音乐推荐、新闻资讯等。 多任务处理能力：无论是设置提醒、查询天气、管理日
生成内容的字数要求为200个字左右； 2.生成的内容必须生动有趣、丰富多样； 3.生成内容的语言风格必须口语化； 4.生成的内容开头必须能足够引起观众的兴趣，比如可以采取对目标观众反问、对比等方式； 5.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
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 选择“全量微调”。 全量微调：在模型进行有监督微调时，对大模型的所有参数进行更新。这种方法通常能够实现最佳的模型性能，但需要消耗大量计算资源和时间，计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型，
如，区域海洋要素预测的微调是在已有模型上添加最新数据，不改变模型结构参数或引入新要素，以适应数据更新需求。 在实际流程中，通过设定训练指标对模型进行监控，以确保效果符合预期。在微调后，评估用户模型，并进行最终优化，确认其满足业务需求后，进行部署和调用，以便实际应用。 科学计算大模型选择建议
问题一：JSON字段缺失、JSON字段或值错误。 解决方案：对于这几种情况，需要在微调数据中增大该缺失字段的数据比例，同时也可以在Prompt中加入对该字段的强调。 问题二：JSON格式错误、JSON内容发散。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如降低“温度”参数的值，可以起到规范模型输出，使结果不再多样化。
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