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表2 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） 4 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0.067 热身比例（warmup） 0.01
问答模型的微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 4 训练轮数（epoch） 3 学习率（learning_rate） 3e-6 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0.01 热身比例（warmup） 0.1 评估和优化模型
采。进行流体识别，例如根据测井数据，识别储层中的油、气、水等流体类型。 2024年12月发布的版本，支持分析历史数据中的特征与类别的关系，学习出一种映射规则或函数，然后应用这个规则对未来未知的数据点进行分类。 Pangu-Predict-Table-Reg-2.0.0 该模型属于
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。 表1 API清单
Cya：蓝澡浓度 (mg/m3) Irn：铁浓度 (nano mole/L) Nit：硝酸盐浓度 (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
洋生态和物理过程的输入变量。包括海平面气压、海表高度、总叶绿素浓度、叶绿素浓度、硅藻浓度、颗石藻浓度、蓝藻浓度、铁浓度、硝酸盐浓度、混合层深度、海表高度、有效波高等指标。不同模型的指标以页面展示为准。 深海变量 用于描述海洋深层的物理和化学特性，这些参数在海洋模型中用于模拟海洋内
开启对话历史后，当前工作流的上下文会带入提问器。 高级配置 指令 提供大模型额外的提示信息，用于更准确的提取参数，例如指定被提取参数的格式要求。 深度定制 示例配置 用户配置的示例内容，配置后会在大模型的请求中添加“#示例 {{用户配置的内容}}”。 输入改写 日期时间改写 开启后，用户
f6785c", "created": 1687933298, "choices": [{"message": {"content": "学习"}}]} data:{"id": "cc4dfd25-27d0-41ca-a940-c78313f6785c", "created":
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