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部分生成的内容，直到所有data返回，响应结束。 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 event String 数据单元类型，有以下几种类型： start，开始节点，表示开始调用模型进行会话。 message，消息节点，表示模型返回的消息。 plugin_start，
开场白”中，可填写开场白，也可单击“智能添加 > 确定”智能添加开场白。 例如，“您好！我是您的智能助手，很高兴为您提供帮助。请告诉我，今天有什么我可以为您做的吗？” 在“对话体验 > 推荐问题”中，可填写推荐问题，也可单击“智能添加 > 确定”智能添加推荐问题。推荐问题至多配置3条。
的对话数据对预训练模型进行微调，使其更好地理解和回答与该领域相关的问题。 此外，针对微调训练任务，平台提供了两种微调方式： 全量微调：适合有充足数据并关注特定任务性能的场景。在全量微调中，模型的所有参数都会调整，以适应特定任务的需求。这种方式适合样本量较大、对推理效果要求较高的任
height：必选字段，图像的高度。 depth：必选字段，图像的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割，取值为0或1。0表示没有分割标注，1表示有分割标注。 object 是 目标对象信息，包括被标注物体的类别、姿态、是否被截断、是否识别困难以及边界框信息，多个物体标注会有多个object体。
在结尾引导观众行动。要求口语化。需要300字。", "target": …} 问题三：存在重复数据。 删除重复数据。 略 略 训练模型 自监督训练： 不涉及 有监督微调： 本场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 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）
模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 选择“全量微调”。 全量微调：在模型进行有监督微调时，对大模型的所有参数进行更新。这种方法通常能够实现最佳的模型性能，但需要消耗大量计算资源和时间，计算开销较大。 基础模型 选择全量微调所用的基础模型，
'relation_operator': 'EQUAL-TO'}]}}"} 判断数据中的JSON参数是否与Query中的参数对应上。 训练模型 自监督训练： 不涉及 有监督微调： 该场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表1 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size）
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