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评估结果很好，但实际场景表现很差
当您在微调过程中，发现模型评估的结果很好，一旦将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，回答的结果却不理想。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：
- 测试集质量：请检查测试集的目标任务和分布与实际场景是否一致，质量较差的测试集无法反映模型的真实结果。
- 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。此外，若可预见实际场景会不断发生变化，建议您定期更新训练数据，对模型进行微调更新。
父主题： 大模型微调训练类
