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的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能力，能够沉淀行业经验，并更高效、准确地获取信息。 大模型的计量单位token指的是什么 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的
在节点的“配置信息”输入请求参数的值以及Token值，单击“开始运行”。 其中，X-Auth-Token为文本翻译插件的鉴权参数，Token值由创建多语言文本翻译插件获取。 图16 单节点调试-2 单节点调试成功后，将在该节点显示“运行成功”字样及其运行时间。 图17 单节点调试成功示例 步骤3：试运行多语言文本翻译工作流
在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作，获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于：在线网页、离线word文档、离线txt文件、离线excel表格、离线PDF文件、
[category1',category2', ...],// 所有类别名称的列表，每个类别对应一个 label，用于标注视频中的事件或动作。 'database': { 'video_name':{ // 训练集 train 测试集 test。
在“提示词”模块，需要在输入框中填写Prompt提示词。 可依据模板填写Prompt，单击“”，输入框中将自动填入角色指令模板。单击“”，可使用获取提示词模板中的提示词模板。 图1 提示词 提示词填写完成后可通过大模型进行优化，单击“”，可在 “Prompt优化”窗口中复制优化后的提示词，单击“确定”。
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
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。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
专业大模型等服务，便捷地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分，具备数据获取、数据加工和数据发布等功能，确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据，满足不同训练任务的需求，并提供强大的数据存储
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