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v风、2米温度、海平面气压),13高空层次(1000、925、850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、50hPa)的5个高空层特征(重力位势、u风、v风、比湿、温度)。 25km*25km。 全球范围,纬度90N~-90S,经度0W~360E。 训练集和验证集均推荐使用>1个月的历史数据。
预训练阶段:预训练是模型学习基础知识的过程,基于大规模通用数据集进行。例如,在区域海洋要素预测中,可以重新定义深海变量、海表变量,调整深度层、时间分辨率、水平分辨率以及区域范围,以适配自定义区域的模型场景。此阶段需预先准备区域的高精度数据。 微调阶段:在预训练模型的基础上,微调利
训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 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。
surface_features:地表特征变量列表,例如气压(P)、温度(T)、风速(U、V)。 upper_air_layers:高空气压层列表,例如1000hPa、100hPa等。 upper_air_features:高空特征变量列表,例如湿度(Q)、温度(T)、风速(U、V)、高度(Z)。
T:15层:海温(℃) S:15层:海盐(PSU) U:15层:海流经向速率 (ms-1) V:15层:海流纬向速率 (ms-1) 海表变量 海表变量用于描述海洋表层和其上方大气的状态的关键物理量。它们主要用于模拟和分析海洋表面的风速、温度、和气压等特征。 U10:1层:海表面10m经向风速(ms-1)
v风、2米温度、海平面气压),13高空层次(1000、925、850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、50hPa)的5个高空层特征(重力位势、u风、v风、比湿、温度),分辨率为25km*25km的网格数据。 集合预报 用于选择是否开启集合预报。 在气象预报中,集合预
油气行业:进行地质分层,例如基于地质数据,对不同地层进行分类,识别储层和非储层,提高勘探和开发效率。进行岩性识别,例如对不同岩石类型进行分类,帮助识别岩石的性质和特征,指导钻井和开采。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
T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中,提供的全球海洋要素模型的深海变量和海表变量。 表8 中期海洋智能预测模型信息 模型 深海层深 预报深海变量 预报海表变量 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球海洋要素模型 0m, 6m, 10m, 20m, 30m, 50m, 70m
全球中期天气要素预测模型、降水模型信息表 模型 预报层次 预报高空变量 预报表面变量 降水 时间分辨率 水平分辨率 区域范围 全球中期天气要素预测模型 13层(1000hpa, 925hpa, 850hpa, 700hpa, 600hpa, 500hpa, 400hpa, 300hpa, 250hpa
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“LoRA微调”。 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