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大模型微调训练类问题 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 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码
评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期结果进行比较，并根据算法给出相应的得分。 图2 创建提示词评估任务 单击“确定”，评估任务自动进入执行状态。 父主题： 批量评估提示词效果
pt），构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全：通过模型动态混淆技术，使模型在运行过程中保持混淆状态，有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全：通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全，增强自身防护能力，以抵御外部安全攻击。
用于选择是否开启集合预报。 在气象预报中，集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动，使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结果，从而提供对未来天气状态的概率信息。这种方法可以更好地表达预报的不确定性，从而提高预报的准确性和可靠性。 集合成员数 用于选择生成预报的不同初始场的数量，取值为2~10。
习到任务特定的特征和模式。 在特定任务上具有更高的准确性：微调后的模型在具体任务中表现更优。相较于预训练阶段的通用能力，微调能使模型更好地解决细分任务的需求。 在一个客户服务问答系统中，可以用特定领域（如电商、保险）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。
单击页面右下角“立即创建”完成原始数据集的创建操作。创建完成后，自动返回至“数据获取”页面，在该页面可以查看数据集的任务状态，还可执行上线、删除操作。 如果任务状态为“失败”，可能由以下原因导致： 文件后缀校验不通过，需要检查文件后缀是否一致。例如，选择创建csv格式的数据集时，文件后缀应为“
一个IAM用户，获取IAM用户的Token。 获取Token方法： Token可通过调用“获取Token”接口获取，接口调用示例如下： 伪码 POST https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens Content-Type:
深海变量 深海变量是用于模拟和描述海洋状态的关键物理量。 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。
"temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。当接口返回状态为200时，表示NLP大模型API调用成功。
据存储和管理能力，为大模型训练提供坚实的数据支持。 模型开发工具链：模型开发工具链是盘古大模型服务的核心组件，提供从模型创建到部署的一站式解决方案，涵盖模型训练、部署、推理等功能。通过高效推理性能和跨平台迁移工具，保障模型在不同环境中的稳定、高效应用。 应用开发工具链：应用开发工
角“创建工作流”。 配置工作流的名称和描述，并单击“确认”。 图1 编辑工作流基本信息 创建工作流后，页面会自动跳转至工作流编辑页面。初始状态下，工作流包含开始、结束和大模型组件。 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。
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