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为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 为什么微调后的模型，回答会异常中断 为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题 为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同 为什么微调后的模型，评估结果很好，但实际场景表现却很差 多轮问答场景，为什么微调后的效果不好 数据量满足要求，为什么微调后的效果不好
模型能力与规格 模型的基础信息 模型支持的区域 模型支持的操作
多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加
完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每个训练步数（step）参数更新的幅度。需要选择一个合适的学习，因为学习率过大会导致模型难以收敛，学习率过小会导致收敛速度过慢。 模型保存步数 500 10的倍数 每训练一定数量的步骤（或批次）后，模型的状态就会被保存下来。
Agent（智能代理），用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行，一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划：将复杂目标任务分解为小的可执行子任务，通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略，并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
初始化带参数的盘古LLM LLM pangu = LLMs.of(LLMs.PANGU, llmConfig); pangu.ask("写一篇五言律诗").getAnswer(); 支持调整的参数解释。 private int maxTokens; // 完成时要生成的令牌的最大数量
SearchTool()); } 静态工具和动态工具的注册方式相同，通过addTool接口进行注册。 通过setMaxIterations可以设置最大迭代次数，控制Agent子规划的最大迭代步数，防止无限制的迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-Def
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
Agent（智能代理），用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行，一般包括任务规划、记忆系统、执行系统： 任务规划：将复杂目标任务分解为小的可执行子任务，通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略，并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
应用增强功能”。用户可根据需求自行选择功能模型，输入资源名称，类型选择“边缘部署”，输入需要订购的推理算力，单击“确认订单”。 订购完成后，进入“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”，可查看订购的边缘部署资产。 父主题： 部署为边缘服务
构造fewshotPrompt模板： // 基于长度策略（长度限制50） // 传入prompt的开头 "参考以下示例，给出给定单词的反义词：" // 传入分隔符 "\n\n" // 传入prompt的结尾 "给定一个单词：{{word}}，返回一个反义词：" FewShotPromptTemplate
a funny joke about chickens" == format2 自定义prompt # 按约定的格式准备prompt文件； # 文档结构和文件名参考提供的系统预置prompts文件 文档结构示例： …… prompts -- default
准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
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small”报错，表示数据量太少，拼接到模型要求长度后，条数不满足一次训练下沉。 解决方案：请增大数据集大小或者把epochs设大，保证日志中的Sink_num > 0。 图3 The dataset size is too small Decrypt failed报错 报错原因：模
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