盘古大模型 PanguLargeModels
盘古大模型 PanguLargeModels
- 功能总览
- 产品介绍
- 计费说明
- 快速入门
-
用户指南
- 盘古大模型服务ModelArts Studio大模型开发平台使用流程
- 准备工作
- 在模型广场查看模型
- 使用数据工程构建数据集
- 开发盘古NLP大模型
- 开发盘古CV大模型
- 开发盘古预测大模型
- 开发盘古科学计算大模型
- 开发盘古搜索规划模型
- 开发盘古向量&重排模型
- 开发盘古行业大模型
- 开发Deepseek大模型
- 开发图像搜索模型
- 开发提示词工程
- 开发Agent应用
- 管理空间资产
- 管理资源池
- 最佳实践
- API参考
- SDK参考
-
常见问题
- 高频常见问题
- 大模型概念类
-
大模型微调训练类
- 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
- 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断
- 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题
- 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同
- 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差
- 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好
- 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好
- 数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好
- 大模型使用类
- 提示词工程类
- 视频帮助
- 文档下载
- 通用参考
本文导读
展开导读
链接复制成功！
为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题
当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中的问题，模型生成的结果很好，一旦输入了一个从未出现过的数据（目标任务相同），回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查：
- 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了过拟合。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
