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通过这些数据,模型可以学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。
您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升 Loss曲线平缓,保持高位:Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大,或者模型的学习率设置得过小,导致模型的收敛速度太慢,无法达到最优解。
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。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大,则会加剧该现象。 父主题: 大模型微调训练类问题
他开始学习宋朝的书法,尝试理解这个时代的艺术。他还开始学习宋朝的医学,尝试理解这个时代的科学。在宋朝的生活中,李晓也找到了新的爱情。他与赵敏拿来建立了深厚的感情,他们的conseillé情深深地打动了李晓。最后,李晓决定留在宋朝。
101047 初始化深度定制前后处理模块失败时触发该错误码。 可检查护栏配置是否符合要求。 101048 执行深度定制用户回复改写(前处理)失败时触发该错误码。 可检查前处理护栏代码。 101049 执行深度定制大模型生成的参数取值改写(后处理)失败时触发该错误码。
请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 推理参数设置:请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置,适当减小其中一个参数的值,可以提升模型回答的确定性,避免生成异常内容。 父主题: 大模型微调训练类问题
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
请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。 父主题: 大模型微调训练类问题
请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当降低这些参数的值,降低过拟合的风险。 父主题: 大模型微调训练类问题
内容安全:通过预训练和强化学习价值观提示(prompt),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。
例如,对于一般的常规问题解答等场景,可以通过在提示词中引导模型学习如何简洁明了地作答。
模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-Predict-Table-Cla-2.0.0 2024年12月发布的版本,支持分析历史数据中的特征与类别的关系,学习出一种映射规则或函数,然后应用这个规则对未来未知的数据点进行分类。
05 学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0.067 热身比例(warmup) 0.013 评估和优化模型 模型评估: 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线。
提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工客服,可以处理更多的客户咨询,且响应速度快;降低运营成本:企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题,将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求;个性化服务:基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好
2024年12月发布的版本,支持分析历史数据中的特征与类别的关系,学习出一种映射规则或函数,然后应用这个规则对未来未知的数据点进行分类。
这样可以避免过度偏向某一类数据,保证模型能够学习到多种特征,提升对各种情况的适应能力。 多格式支持 对于文本类、图片类数据集,平台支持多种数据发布格式,包括“默认格式”、“盘古格式”,以满足不同训练任务的需求。
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,包括默认格式和盘古格式。
总叶绿素浓度 (mg/m3) Chl:叶绿素浓度 (mg/m3) Dia :硅藻浓度 (mg/m3) Coc:颗石藻浓度 (mg/m3) Cya:蓝澡浓度 (mg/m3) Irn:铁浓度 (nano mole/L) Nit:硝酸盐浓度 (micro mole/L) MLD:混合层深度
-05 学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0.067 热身比例(warmup) 0.01 评估和优化模型 模型评估: 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线。
包括海平面气压、海表高度、总叶绿素浓度、叶绿素浓度、硅藻浓度、颗石藻浓度、蓝藻浓度、铁浓度、硝酸盐浓度、混合层深度、海表高度、有效波高等指标。不同模型的指标以页面展示为准。 深海变量 用于描述海洋深层的物理和化学特性,这些参数在海洋模型中用于模拟海洋内部的动态和状态。