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题，回答完全错误。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： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参
回答却完全错误。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： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。
推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“温度”或“核采样”等参数的设置，适当增大其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，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
同属的问题，回答的结果却不理想。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： 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。 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
boolean 是否开启对提示词进行内容审核，true：审核，false：不审核，默认为true。 answer_moderation boolean 是否开启对推理结果进行内容审核，true：审核，false：不审核，默认为true。 show_result boolean 是否返回内容
图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。 分配标注任务时，可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后，可以指定参与标注的人员。 标注任务可选择是否启用标注审核，可设置多人审核，详见审核文本类数据集标注结果。审核要求可以选择以下两种方式： 选择“可部
该参数值的数据类型，当前支持三种类型。 String：字符串类型 Integer：四字节整型 Number：八字节浮点数 请求方式 默认以Body方式请求。 是否必填 指定该参数是否为必填项。 打开开关：必填 关闭开关：非必填 默认值 参数的默认值，如果插件服务的入参生成缺失，默认值会在大模型解析时被使用。 响应参数
仅作为标注人员的参考，以提高标注效率。 图3 创建标注任务 单击“下一步”设置标注人员及信息，单击“完成创建”。 分配标注任务时，可以选择是否启用多人标注。启用多人标注后，可以指定参与标注的人员。 对于使用AI进行预标注的视频Caption任务可设置以下两种方式的“标注要求”：
请检查数据集对应的OBS路径是否有效，是否可正常访问。 data management query dataset data invalid. 请检查标注数据集是否存在，是否被删除。 dataset obs file empty. 检查数据集文件是否还存在于原先的OBS桶中。 download
服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则，和sdk定义的数据结构不一致，导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。 SDK运行报错 java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID，获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
登录环境A的ModelArts Studio大模型开发平台，在“空间资产 > 模型 > 本空间”页面，单击操作列“更多 > 导出”。若无导出选项，请确认该空间是否为当前用户创建的空间。 选择需要导出的模型，应设置导出模型时对应的导出位置（OBS桶地址），添加从环境B中下载的用户证书。设置完成后单击“确定”导出模型。
专用Region。 详情请参见区域和可用区。 可用区（AZ，Availability Zone） 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0，可能有如下原因： 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检查数据是否已标注或标注是否符合算法要求。 父主题： 训练科学计算大模型
大模型使用类问题 盘古大模型是否可以自定义人设
valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0，可能有如下原因： 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检查数据是否已标注或标注是否符合算法要求。 训练日志提示“ValueError: label_map not match” 训练日志中提示“ValueError:
模型规格：不同规格的模型支持的长度不同，若目标任务本身需要生成的长度已经超过模型上限，建议您替换可支持更长长度的模型。 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常截断的数据，可以通过规则进行清洗。 父主题： 大模型微调训练类问题
请你从目标数据中提取翻译相关参数，参数包括origintext（待翻译文本），from（原始语言），to（翻译目标语言）。目标数据未提供或者有歧义（如存在多个）的变量请保证取值为空\'\'。from的取值范围为ar、de、ru、fr、ko、pt、ja、th、es、en、vi、zh、
训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 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 全量微调：在模型有监督微调过程中，对大模型的全部参数进行更新。这种方法通常会带来最优的模型性能，但需要大量的计算资源和时间，计算开销较高。 LoRA微调：在模
、开始/结束时间、运行时长和输入/输出。 单击“节点详情”页签。 可以查看到该次执行的主要组件耗时时长和占比情况，以及该次执行的调用链及其是否成功的状态。 单击调用链中的某个组件（例如插件天气搜索），展开调用链。 可以查看到调用链中该组件的输入和输出。 此外，平台支持配置构建应用所需的NLP大模型参数。
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