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
- 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
- 文档下载
- 通用参考
本文导读
展开导读
链接复制成功!
包年/包月和按需计费模式哪个更划算
包年/包月和按需计费模式可针对不同业务需求进行选择:
- 对于长时间且稳定的业务需求,包年/包月模式通常更划算,因为它能提供更低的平均成本和一定的稳定性。
- 对于短期、突发或不可预测的业务需求,按需计费模式则更为合适,因为它提供了更高的灵活性和避免长期预付费可能带来的压力。
父主题: 计费FAQ