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"长江是中国最长的河流，也是亚洲最长河流，世界第三长河流，仅次于尼罗河和亚马逊河。它发源于青海省的唐古拉山脉，流经中国的多个省份，最终在上海附近注入东海。长江流域覆盖了中国的东部和中部地区，流域面积超过180万平方公里，流域内人口众多，经济活动频繁。长江是中国的母亲河，对中国的农业
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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 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、结构和语言的理解，因
变更计费模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费，训练单元、数据智算单元、数据通算单元采用包周期和按需计费两种方式。 盘古大模型使用周期内不支持变更配置。
同一资源是否同时支持包年/包月和按需计费两种模式 盘古大模型的模型订阅、数据托管单元、推理单元默认采用包周期计费， 训练单元、数据智算单元、数据通算单元采用包周期和按需计费两种方式。 两种计费方式不能共存，只支持按照一种计费方式进行订购。 父主题： 计费FAQ
了其他语言、异常符号、乱码等字符。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： 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “
在大模型的微调效果调优过程中，训练数据优化、训练超参数优化、提示词优化以及推理参数优化是最重要的几个步骤。 训练数据的优化是提升模型效果的基础。通过数据加工、去噪以及数据增强等手段，可以提高训练数据的质量和多样性，从而增强模型针对于训练场景的效果和模型的泛化能力。 在准备好训练数据之后，可以通过调
通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region
计费项 盘古大模型分为模型订阅、数据资源、训练资源和推理资源四个收费项。 模型订阅按照订阅时长预付费，提供1个月到1年供客户选择，自支付完成开始计费。 数据智算单元、数据通算单元支持两种计费方式，包周期订购按使用数量和时长预付费，提供1个月到1年供客户选择，按需订购按单元使用数量
与其他服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
产品优势 预置多，数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子，多种标注工具，满足用户多任务多场景需求，提高开发/标注效率>10X。 0代码，模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型，支持快速
若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。 数据量级：如果微调数据很多，从客观上来说越多的数据越能接近真实分布，那么可以使用较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果微调数据量相对较少，则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小，避免过拟合。 通用模型的规格：如果模型
如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时，需要从以下两个主要方面进行考虑： 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取，说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料，因此具有一定的理解能力。这时，通过调整提示词通常可以有效引导模型生成合理的回答。
若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。 数据量级：如果微调数据很多，从客观上来说越多的数据越能接近真实分布，那么可以使用较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果微调数据量相对较少，则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小，避免过拟合。 通用模型的规格：如果模型
功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。
模型调优方法介绍 调优目标：提升模型精度和性能。 调优思路：模型调优总体可分为两方面，数据预处理和模型训练参数优化，优化思路是从最简单的情形出发，逐步迭代调整提升模型效果，通过实验发现和确认合适的数据量，以及最佳的模型结构和模型参数。 父主题： 盘古科学计算大模型调优实践
于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。 父主题： 安全
具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据发布和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和
如何判断盘古大模型训练状态是否正常 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 大模型使用类问题 如何将本地的数据上传至平台 导入数据过程中，为什么无法选中OBS的单个文件进行上传 训练/推理单元与算力的对应关系是什么 提示词工程类
按需计费模式下，若账户欠费，保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值，数据将被删除且无法恢复。
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