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oss曲线呈现轻微阶梯式下降,为正常现象。 模型持续优化: 本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表3 推理核心参数设置 推理参数 设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p)
String Agent ID,获取方式如下: 在“Agent开发”页面,左侧导航栏选择“工作台 > 应用”,在所需Agent中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 请求参数
参数对应上。 训练模型 自监督训练: 不涉及 有监督微调: 该场景采用了下表中的微调参数进行微调,您可以在平台中参考如下参数进行训练: 表1 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小(batch_size) 8 训练轮数(epoch) 6 学习率(learning_rate)
再结合训练过程中的实际情况动态调整。 学习率(learning_rate) 0~1 1e-6~5e-4 学习率是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数,过高会导致模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,无法收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。 您可根据数据和模型的规模进行调整。一般来
删除符合自定义正则表达式的数据。 自定义关键词过滤 剔除包含关键词的数据。 敏感词过滤 对文本中涉及黄色、暴力、政治等敏感数据进行自动检测和过滤。 文本长度过滤 按照设置的文本长度,保留长度范围内的数据进行。 冗余信息过滤 按照段落粒度,删除文本中的冗余信息,不改变数据条目。 例如目录封面、图注表注、标注说明、尾部信息、冗余段落和参考文献等。
(micro mole/L) MLD:混合层深度 (m) 24h 1° 在60°S至65°N,180°W至180°E覆盖全球海洋主要海域(以下简称“全球海域”) 全球海浪模型 0m / SWH有效波高 (m) 24h 0.5° 在60°S至65°N,180°W至180°E覆盖全球海洋主要海域(以下简称“全球海域”)
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可对部署任务执行执行描述、删除等操作。 管理NLP大模型部署任务 调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用该功能调用部署后的预置服务进行文本对话,支持设置人设和参数等。 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 可调用API接口与NLP预置服务进行文本对话。 使用API调用NLP大模型