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求。因此，针对该问题，需要严格控制数据质量。若输入（context字段）要求文案300字以内，则输出必须要满足300字以内。 问题二：模型生成的文案中重复讨论一个相同的话题。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如，降低“话题重复度控制”参数的值。若调整推理参数不生效
一种训练策略，通过在模型预测的标签上添加少量噪声来避免过拟合，常用于提升模型在测试数据集上的泛化能力。 极大值抑制阈值 在预测多个边界框时，用于去除高度重叠的边界框。此阈值控制相似的边界框保留的条件。 类别无关极大值抑制开关 决定是否在不同类别中应用极大值抑制阈值。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。
的学习率，并逐步增加，直到达到预设的最大学习率。通过这种方式，热身比例能够避免初期更新过快，从而帮助模型更好地收敛。 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 × 学习率衰减比率。 权重衰减系数 通过在损失函数中加入与模型权重大
I需求的问题。 钢铁 将预测大模型应用于钢铁煤炭行业，通过焦炭成分质量预测评估焦炭生产过程中焦炭成分及其质量，对于钢铁企业的生产效率、成本控制和环境保护具有重要意义；通过配煤比例优化，在高炉炼铁过程中合理选择和搭配不同种类、性质和质量的煤炭，降低生产成本；通过钢水温度预测，在钢铁
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
溯源。另外平台还提供了完善的标签体系、支持数据按行业标准进行分类、按行业标准进行安全分级、内置场景分类标签。帮助用户进行数据分类、数据质量控制和数据资产管理，提升数据治理的效率和效果。 通过整合上述功能，数据工程在AI研发中不仅帮助用户高效构建高质量的训练数据集，还通过全流程的数
f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表3 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数（temperature）控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。
对视频的涉政程度进行评分，分数越高越危险。评分范围(0, 100)，评分≥90分的视频可视为涉政视频。 运动幅度评分 通过计算每个像素在每一帧中的移动范围进行评分，识别运动幅度过快（如＞100光流）或过慢（如≤2光流）的视频，数值越大表示运动过快。 质量基础评分 对视频的基础质量（清晰度
整。 核采样 模型在输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到核采样值。核采样值可以限制模型选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性，取值范围为0.1到1之间。 在“预览调试”的左下角，选择是否开启“代码解释器”。 如果开启，应用将支持生成并运行Pyth
型网格中每个单元格是否是陆地。 SOIL_TYPE：表示地表土壤分类，影响土壤的物理和化学特性，如水分保持能力、热容量和导热性。 模型输出控制参数 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。取值范围：[1-1000]。 损失类型 用来衡量模型预测
图片中的目标大小显著，目标物体在不放大图片的情况下人眼清晰可见。 画面光照良好，如果是在恶劣天气、户外、晚上等光照不好的场景，需要有补光设备保证良好的光照条件，需要保障在图片中人眼能清晰辨别目标。 图片分辨率大于640x640 px，关于拍摄角度、距离、分辨率等画面拍摄条件，需
的过程中，实时地将生成的文本发送给客户端，而不是等到生成完成后一次性将所有文本发送给客户端。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性，1表示最高的随机性。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，如0
设置值 最大Token限制（max_token） 1024 温度（temperature） 0.3 核采样（top_p） 0.8 话题重复度控制（presence_penalty） 0 部署推理服务后，可以采用人工评测的方案来评估模型效果。如下提供了本场景可能存在的常见问题，若在评测过程中出现如下问题，可以参考解决：
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