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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。
图9 证书密钥 可通过view命令查看证书密钥值，例如view server.crt。输入ModelArts Studio平台的密钥值需要经过base64加密（echo -n "复制的密钥值内容" | base64）。
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。 例如，对于一些常见的问答场景（如常见百科问题），由于这些领域的相关数据广泛存在，模型通常能够较好地理解并生成准确回答。
盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。
需填写密钥位置，即密钥是从Header中读取还是Query中读取。并设置API Key的密钥鉴权参数名和密钥值。
表1 平台支持的数据类型 数据类型 数据内容 支持的文件格式 文本类 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 网页 html 预训练文本 jsonl 单轮问答 jsonl、csv 单轮问答（人设） jsonl、csv 多轮问答 jsonl 多轮问答（人设） jsonl
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。
平台提供灵活的数据接入方式以及支持多种文件格式导入，确保不同业务场景下的数据获取需求得到满足。 数据加工：平台提供强大的数据加工功能，可以对文本、视频、图片、气象类型的数据进行数据提取、过滤、转换、打标签和评分等加工处理。
填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集发布操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据发布任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布数据集
不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 合成数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。
填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集发布操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据发布任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布数据集
填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集发布操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据发布任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布数据集
填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确定”执行数据集发布操作。 当任务状态显示为“运行成功”时，说明数据发布任务执行成功，生成的“发布数据集”可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。 父主题： 发布视频类数据集
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源，将先进的AI算法集成在预训练大模型中，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。
保证数据的覆盖度：数据需要尽可能覆盖产品所提供的功能；数据需要覆盖难易度、长短度，包含参数丰富等场景；数据在长短、扁平与深层嵌套、对接客户api接口数量上全覆盖。 数据中需要提供JSON的字段解释，以及Query和JSON生成逻辑解释。
表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven，安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。
为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。
加工文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 合成文本类数据集 标注文本类数据集 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。
图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中，“预期结果”表示变量值（问题）所预设的期望回答，“生成结果”表示模型回复的结果。通过比对“预期结果”、“生成结果”的差异可以判断提示词效果。 父主题： 批量评估提示词效果
适用于内容生成、批量翻译、数据分析等场景。 任务型工作流不支持配置消息节点和提问器节点。 工作流编排流程见表1。 表1 工作流编排流程 操作步骤 说明 创建工作流（必选） 创建一个新的工作流。 开始节点配置说明（必选） 设定工作流的起始点。
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