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例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时，模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似（在这个例子里实体为手机银行），而不是任务需要的语义级别的相同含义，所以输出内容会发散。 父主题： 提示词写作进阶技巧
如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测
目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。 数据量级：如果微调数据很多，从客观上来说越多的数据越能接近真实分布，那么可以使用较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果微调数据量相对较少，则可以使用较小
答。以下给出了几条多轮问答的数据样例供您参考： 原始对话示例： A：你是谁？ B：您好，我是盘古大模型。 A：你可以做什么？ B：我可以做很多事情，比如xxxx A：你可以讲个笑话吗？ B：当然可以啦，以下是xxxx A：可以把这个笑话改成xxxx B：好的，以下是修改后的xxxx
流，它还是很多鱼类的家园。在长江里，有一种鱼类是我们中国的特有物种，叫做中华鲟。中华鲟是一种非常古老的鱼类，它们可以活很久很久，甚至可以活到一百岁呢！但是，因为环境的变化和一些人类的活动，中华鲟的数量变得非常少了，所以我们一定要好好保护它们。除了中华鲟，长江里还有很多其他的鱼类，
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口，如果调用后返回状态码为“200”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息
请求格式正确，但是由于含有语义错误，无法响应。 429 Too Many Requests 表明请求超出了客户端访问频率的限制或者服务端接收到多于它能处理的请求。建议客户端读取相应的Retry-After首部，然后等待该首部指出的时间后再重试。 500 Internal Server
温度系数（temperature）控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 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
对视频的涉政程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0, 100)，评分≥90分的视频可视为涉政视频。 运动幅度评分 通过计算每个像素在每一帧中的移动范围进行评分，识别运动幅度过快（如＞100光流）或过慢（如≤2光流）的视频，数值越大表示运动过快。 质量基础评分 对视频的基础质量（清晰度
LoRA微调：在模型微调过程中，只对特定的层或模块的参数进行更新，而其余参数保持冻结状态。这种方法可以显著减少计算资源和时间消耗，同时在很多情况下，依然能够保持较好的模型性能。 基础模型 选择微调训练所用的基础模型， 可在“从资产选模型”或者“从人物选模型”中进行选择。 高级设置
是否已经包含所有的问题关键词。 内容示例：内容示例可以举例说明所需信息的格式，帮助大模型更好地从用户的回答中提取所需信息。例如，参数名称“手机号码”，可以在内容示例中填写“12345678910”。 单击“确定”，完成参数配置。 连接提问器组件和其他组件。 配置插件组件 插件组件
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