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每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 ensemble_noise_perlin_y 用于选择集合预报的Perlin加噪y纬度方向的尺度。 输出设置 用于选择是否输出图片结果。
一个比较常见的方法是，将无监督的文本按照章节、段落、字符数进行切片，让模型基于这个片段生成问答对，再将段落、问题和答案三者组装为有监督数据。使用模型构建的优点是数据丰富度更高，缺点是成本较高。 当您将无监督数据构建为有监督数据时，请尽可能保证数据的多样性。
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。 基本信息 评测任务名称 填写评测任务名称。 描述 填写评测任务描述。
本场景的一个Loss曲线示例如下： 图1 Loss曲线 通过观察，Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定，证明整个训练状态是正常的。
每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 取值范围：[1, 10)。 ensemble_noise_perlin_x 否 Double 用于选择集合预报的Perlin加噪x经度方向的尺度。 取值范围：[0, 1)。
本场景的一个Loss曲线示例如下： 图2 query改写/中控模型微调时的Loss曲线 图3 问答模型微调时的Loss曲线 通过观察，Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定，证明整个训练状态是正常的。
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。
本场景的一个Loss曲线示例如下： 图1 Loss曲线 通过观察，该Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定，证明整个训练状态是正常的。若Loss曲线呈现轻微阶梯式下降，为正常现象。
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