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科技行业公司的平均利润和市值是多少？ 识别原始问题中的槽位： 科技行业公司的[metric]利润和市值是多少？ 采用简单的逻辑规则进行替换，获取更多数据。此处将[metric]替换为“最大”、“最小”、“中位”、“总”等，示例如下： 科技行业公司的最大利润和市值是多少？ 科技行业公司的最小利润和市值是多少？
Agent（智能代理） Agent（智能代理），用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行，一般包括任务规划、记忆系统、执行系统： 任务规划：将复杂目标任务分解为小的可执行子任务，通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略，并让Age
Agent（智能代理） Agent（智能代理），用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行，一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划：将复杂目标任务分解为小的可执行子任务，通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略，并让Age
无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 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。
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：
困惑度 × √ 训练损失值指标介绍 训练损失值（Training Loss）是一种衡量模型预测结果和真实结果差距的指标，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：
如何调整训练参数，使模型效果最优 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。
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。 请注意，
较时，BLEU指标越大的模型效果一般更好。但是模型的能力还是需要通过人工评测来评判，BLEU指标只能作为参考。 指标的缺陷 BLEU指标只考虑n-gram词的重叠度，不考虑句子的结构和语义。 模型优化建议 如何基于指标的分值对训练任务进行调整：一般横向比较两个模型时，可以参考该指
基于边缘部署准备工作与注册边缘资源池节点，按照以下目录结构存放下载文件，注意修改下载文件的命名。其中，docker下的certs证书会自动生成，一般无需修改。 pkgs // 包目录，用户自行命名 docker docker.tgz // docker 二进制文件，要求版本>19
准。 表2 自监督训练参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练，设定每个批次数据的大小。 一般来说，批大小越大，训练速度越快，但会占用更多的内存资源，且可能导致收敛困难或过拟合。批大小越小，训练速度越慢，但会减少内存消耗，且可能提高
点到9点。 " 在第二次运行Agent时，包含第一次运行的所有工具调用细节。 agentSession相当于Agent的会话Memory。一般情况下，需要将agentSession对象在外部持久化，在每一轮会话传入agentSession对象中的sessionId，下面的示例代码用一个map对象模拟外部的持久化：
API NLP大模型 Token计算器
模型能力与规格 模型的基础信息 模型支持的区域 模型支持的操作
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计 监控安全风险
准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集
清洗数据集（可选） 清洗算子功能介绍 获取数据清洗模板 创建数据集清洗任务 父主题： 准备盘古大模型训练数据集
创建训练任务 创建自监督微调训练任务 创建有监督训练任务 父主题： 训练盘古大模型
撰写提示词 创建提示词工程 撰写提示词 预览提示词效果 父主题： 提示词工程
Memory（记忆） Memory（记忆）模块结合外部存储为LLM应用提供长短期记忆能力，用于支持上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 Memory（记忆）支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存：是一种临时存储数据的方法，它可以提高数据的访问速度和效率。缓存可以根据不同的存
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