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NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。
选择合适的学习率至关重要： 如果学习率过大，模型可能无法收敛。 如果学习率过小，模型的收敛速度将变得非常慢。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 学习率衰减比率 用于控制训练过程中学习率下降的幅度。 计算公式为：最低学习率 = 初始学习率 ×
数据配比：平台支持对文本、图片类数据进行数据配比。用户在勾选数据集时可以勾选多条，通过调整不同来源或类型数据的比例，以优化模型训练过程。通过数据配比可以确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提高模型的泛化能力和性能。 数据流通：平台支持数据集配比、拆分发布。用户可以将处理后的数据集发布为多种格式，包括默认格
关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、结构和语言的理解，因此，提示词中包含的关键词、句式和语境如果与训练数据中的模式接近，模型能够“回忆”并运用已学习的知识和指令。 不同模型间效果差异。 由于不同厂商采用的训练策略和数据集差异，同一提示词在不同模型上
Prop，可以调整学习率。取值范围：(0,1)。 权重衰减系数 通过在损失函数中加入与模型权重大小相关的惩罚项，鼓励模型保持较小的权重，防止过拟合或模型过于复杂，取值需≥0。 学习率 学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要： 如果学习率过大，模型可能无法收敛。
用数据工程构建数据集 > 数据集格式要求”。 模型开发-训练、评测最小数据量要求 使用ModelArts Studio平台训练、评测不同模型时，存在不同数据量的限制。以NLP大模型为例，请参考《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 使用数据工程构建NLP大模型数据集”。 模型开发-模型最小训练单元
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
开发盘古CV大模型 使用数据工程构建CV大模型数据集 训练CV大模型 部署CV大模型
开发盘古预测大模型 使用数据工程构建预测大模型数据集 训练预测大模型 部署预测大模型
开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型
开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 评测NLP大模型 调用NLP大模型
评测NLP大模型 创建NLP大模型评测数据集 创建NLP大模型评测任务 查看NLP大模型评测报告 管理NLP大模型评测任务 父主题： 开发盘古NLP大模型
较小的学习率，反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减
该模型属于异常检测模型，用于识别数据集中的异常或离群点，常应用于安全、质量控制等领域。 矿山行业：进行设备故障检测，例如监控设备运行数据，识别异常行为，防止设备故障。 电力行业：进行电网异常检测，例如监控电网运行状态，识别异常情况，防止电网故障。 2024年12月发布的版本，支持识别数据集中不符合预期模式或行为的数据点。
选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。 单个评测集：由用户指定评测指标（F1分数、准去率、BLEU、Rouge）并上传评测数据集进行评测。 选择“单个评测集”时需要上传待评测数据集。 评测结果存储位置 模型评测结果的存储位置。
训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它
科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number
NLP大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空。 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number
预测大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空。 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number
无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 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。 这里提供了一些将无
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