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自定义格式”,以满足不同训练任务的需求。通过这些格式的转换,用户可以确保数据与特定模型(如盘古大模型)兼容,并优化训练效果。 灵活的定制化服务:对于文本类、图片类数据集,用户自定义数据格式,用户可以使用脚本灵活调整数据格式,以满足特定业务场景的需求。 提高训练效率:通过发布符合标
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4096 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 1.0 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。若评测过程中出现如下问题,可以参考解决方案进行优化: 问题一:模型答案没有按照Prompt要求回