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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。
计费FAQ 包年/包月和按需计费模式有什么区别 包年/包月和按需计费模式哪个更划算 同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 包年/包月和按需计费模式是否支持互相切换 资源到期了如何续费
大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。
型的潜能，使其在特定任务上表现出色。接下来，我们将深入探讨提示词优化的方法和技巧，帮助您更好地驾驭模型，实现高质量的任务完成。 优化提升词一般可以从以下几个方面开始： 选择合适的提示词模板 根据任务类型选择提示词模板：不同类型的任务可能需要不同类型的提示词。例如，对于文本生成任务
优化训练超参数 模型微调超参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。
数据集加工算子介绍 文本类加工算子介绍 视频类加工算子介绍 图片类加工算子介绍 气象类加工算子介绍 父主题： 加工数据集
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题： 使用数据工程构建数据集
发布图片类数据集 评估图片类数据集 发布图片类数据集 父主题： 发布数据集
准备工作 申请试用盘古大模型服务 订购盘古大模型服务 配置服务访问授权 创建并管理盘古工作空间
和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。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。 以下给出了几种正常的Loss曲线形式：
发布视频类数据集 评估视频类数据集 发布视频类数据集 父主题： 发布数据集
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集加工算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
开发盘古大模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
大模型微调训练类 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
发布文本类数据集 评估文本类数据集 发布文本类数据集 父主题： 发布数据集
再分析数据集的目的是通过整合历史观测数据和现代计算技术，提供一个完整、统一且高质量的气象数据记录，用于研究和分析气候及天气变化。再分析数据一般含多种气象特征，如温度、湿度和海平面气压等。其中，每个特征包含时间、经度、纬度等多个维度，通常采用NetCDF（.nc）、GRIB（.grib）和GRIB2（
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
创建并管理盘古工作空间 盘古工作空间介绍 创建并管理盘古工作空间 管理盘古工作空间成员 父主题： 准备工作
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