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和密码等信息。 区域(Region) 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region;专属R
小越小,内存消耗越小,但是收敛速度会变慢,同时模型更容易受到数据噪声的影响,从而导致模型收敛困难。 您可根据数据和模型的规模进行调整。一般来说,如果数据量级很小或模型参数规模很大,可以使用较小的批量大小,反之可以使用较大的批量大小。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用平台提供
在反问时需要指明“上面的xxx”。例如:“为什么你认为上面的xxx是xxx类别?为什么上面的xxx不是xxx类别?”,否则模型会认为用户反问是个新问题,而非多轮并回复“您并没有给我xxx问题,请给我具体的xxx问题,以便我更好地解答。” 复述任务要求 可以让模型复述prompt中的要求,考察模型是否理解。
专项资金使用情况的评估,加强对建设过程的监管和评估,节约专项资金,杜绝资源的浪费和管理不善的情况。在使用福田区社会建设专项资金中,如何防止遭到挤占、占用和挪用专项资金的情况?在使用福田区社会建设专项资金的过程中,应合法合规,按照相关规定经审批后使用并保存票据。同时,应实行专款专用
可以先创建一个IAM用户,并设置该用户在盘古平台中的角色,控制对资源的使用范围。 IAM权限 默认情况下,管理员创建的IAM用户(子用户)没有任何权限,需要将其加入用户组,并对用户组授权,才能使得用户组中的用户获得对应的权限。授权后,用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。
成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个token:“over”、“weight”。在中文中,有些汉字会根据语义被整合,如“等于”、“王者荣耀”。 在盘古大模型中,以N1系列模型为例,盘古1token≈0
数据设置完成后,会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 P 平均海平面气压(Pa)的权重设置。训练数据设置完成后,会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 SSH 海表面高度(m)的权重设置。训练数据设置完成后,会显示出各变量以及
较低的温度。 请注意,温度和核采样的作用相近,在实际使用中,为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响,因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用建议,再结合推理的效果动态调整。 核采样(top_p) 0~1 1 核采样主要用于控制模型输出的多样性。核采样
训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。
若您的无监督文档没有任何结构化信息,可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子:xxx/第一段落:xxx。请根据以上的句子/段落,续写为一段不少于xx个字的文本。”,再将回答设置为符合要求的段落。 扩写:根据段落的其中一句或者一段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构
每个起报时间需为输入数据中存在的时间点。 表面变量 支持选择推理结果输出的表面变量,包括10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压,没有选择的变量推理结果将不输出。 高空变量 设置高空变量参数,包括:4个表面层特征(10m u风、10m v风、2米温度、海平面气压),13高
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。
"先生,您家的网络无法连接是吗 请问您尝试重新插拔网线吗?"], "target": "是的,我试了 还是不行"} 数据质量:若数据格式没有问题,仍然发现模型效果不好,您可以根据具体问题针对性的提升您的数据质量。比如,随着对话轮数的增加,模型出现了遗忘,可以检查构造的训练数据中
表3 请求参数信息 参数名称 说明 参数名称 参数的名称,长度为1 ~ 50个字符,参数名称会作为大模型解析参数含义的依据。 参数描述 参数的名称,长度为1 ~ 200个字符,参数名称会作为大模型解析参数含义的依据。 参数类型 该参数值的数据类型,当前支持三种类型。 String:字符串类型
开始:工作流的入口组件,该组件的配置详见配置开始组件。 结束:输出工作流的执行结果,该组件的配置详见配置结束组件。 LLM:初始化完成的大模型节点,没有额外的Prompt配置,直接接受用户原始输入,并输出大模型执行后的原始输出,该组件的配置详见配置大模型组件。 用户可根据需求配置所需组件,
预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异,其值范围从-1到+1,值越接近+1表示预报与观测的一致性越好,值为0表示没有相关性,而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的相对误差的平方和。该值越小,代表模型性能越好。
使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 如果之前没有生成过AK/SK,可登录“我的凭证”界面,选择“访问密钥 > 新增访问密钥”来获取。 签名SDK只提供签名功能,与服务提供的SDK不同,使用时请注意。
oken请参考认证鉴权中的“Token认证”。 公有云API同时支持使用AK/SK认证,AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名,签名过程会自动往请求中添加Authorization(签名认证信息)和X-Sdk-Date(请求发送的时间)请求头。AK/SK认证的详细说明请参见:AK/SK。
数据覆盖广泛的领域和语言表达方式,帮助模型掌握广泛的知识。 适合广泛应用:经过预训练后,模型可以理解自然语言并具备通用任务的基础能力,但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练,使模型理解人类语言的基本结构。
表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301 Moved Permanently 永久移动,请求的资源已被永久的移动到新的URI,返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其他地址,使用GET和POST请求查看。 304 Not