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无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。
如何调整训练参数，使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 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。
和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。 以下给出了几种正常的Loss曲线形式：
困惑度 × √ 训练损失值指标介绍 训练损失值（Training Loss）是一种衡量模型预测结果和真实结果差距的指标，通常情况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。以下给出了几种正常的Loss曲线形式：
加了企业的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响
返回文档的原始段落，不做其他处理。 1 - 根据标注的书签或目录分段，一般适合有层级标签的word文档。 2 - 根据内容里的章节条分段，适合制度类文档。 3 - 根据长度分段，默认按照500字拆分，会尽量保留完整句子。 from pangukitsappdev.api.doc_split
返回文档的原始段落，不做其他处理。 1 - 根据标注的书签或目录分段，一般适合有层级标签的word文档。 2 - 根据内容里的章节条分段，适合制度类文档。 3 - 根据长度分段，默认按照500字拆分，会尽量保留完整句子。 文档解析 import com.alibaba.fastjson
输出更可预测；温度设置越高，输出种类更多，更不可预测。 核采样 控制生成文本多样性和质量。 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说，设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复，但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复，但也可能导
输出更可预测；温度设置越高，输出种类更多，更不可预测。 核采样 控制生成文本多样性和质量。 最大口令限制 用于控制聊天回复的长度和质量。一般来说，设置较大的参数值可以生成较长和较完整的回复，但也可能增加生成无关或重复内容的风险。较小的参数值可以生成较短和较简洁的回复，但也可能导
er的原理为将完整的工具存入内存，再根据工具检索的结果（toolId）将其从内存中取出。一般来说，ToolProvider将由用户自定义，将在后续示例中说明。 此外，上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称，以及使用name和description作为向量化字段，因此工具入库时，
der的原理为将完整的工具存入内存，再根据工具检索的结果（tool_id）将其从内存中取出。一般来说，ToolProvider将由用户自定义，后续会有例子说明。 上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称，以及使用name和description作为向量化字段，因此工具入库时，会将
Agent（智能代理） 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Age
Agent（智能代理） 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Age
较时，BLEU指标越大的模型效果一般更好。但是模型的能力还是需要通过人工评测来评判，BLEU指标只能作为参考。 指标的缺陷 BLEU指标只考虑n-gram词的重叠度，不考虑句子的结构和语义。 模型优化建议 如何基于指标的分值对训练任务进行调整：一般横向比较两个模型时，可以参考该指
基于边缘部署准备工作与注册边缘资源池节点，按照以下目录结构存放下载文件，注意修改下载文件的命名。其中，docker下的certs证书会自动生成，一般无需修改。 pkgs // 包目录，用户自行命名 docker docker.tgz // docker 二进制文件，要求版本>19
准。 表2 自监督训练参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练，设定每个批次数据的大小。 一般来说，批大小越大，训练速度越快，但会占用更多的内存资源，且可能导致收敛困难或过拟合。批大小越小，训练速度越慢，但会减少内存消耗，且可能提高
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。 请注意，
无法开通服务。 服务到期 包年包月服务到期后，保留期时长将根据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 按需计费模式下，若账户欠费，保留期时长同样依据“客户等级”定义。在保留期内的资源处理和费用请参见“保留期”。 如果保留期结束后仍未续订或充值，数据将被删除且无法恢复。
{"context":"轻便折叠户外椅，舒适随行\n请根据以上的内容和要求扩写一篇带货口播文案，注意：1.开头引起观众的兴趣2.扩写要保留以上内容全部信息，结合观众需求突出商品特点3.在结尾引导观众行动。要求口语化。需要300字。", "target": "嗨！亲爱的朋友们，
有监督微调（全量微调）参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练，设定每个批次数据的大小。 一般来说，批大小越大，训练速度越快，但会占用更多的内存资源，且可能导致收敛困难或过拟合。批大小越小，训练速度越慢，但会减少内存消耗，且可能提高
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