数据量很少，可以微调吗 不同规格的模型对微调的数据量都有相应要求。 如果您准备用于微调的数据量很少，无法满足最小的量级要求，那么不建议您直接使用该数据进行微调，否则可能会存在如下问题： 过拟合：当微调数据量很小时，为了能充分学习这些数据的知识，可能会训练较多的轮次，因而模型会过分记住这

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直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所

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数据量和质量均满足要求，为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 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欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。

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CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” cce-cluster-oldest-supported-version CCE集群运行的非受支持的最旧版本 cce 如果CCE集群运行的是受支持的最旧版本（等于参数“最旧版本支持”），视为“不合规” cce-endpoint-public-access

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。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。

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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。

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为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。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： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“

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模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 支持将平台资产中心预置的部分模型作

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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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欠拟合，模型没有学到任何知识。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，

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域名 注册失败的原因 域名注册失败后，您可以尝试重新注册。注册失败的可能原因如下： 域名名称中可能包含以下内容，未通过注册局的命名审核。请参考如何挑选域名？重新命名后再注册。 包含“中国”、“国家”、“中华”、“全国”、“China”等含有国家或政府含义的词汇 包含侮辱、暴力、色情等含义的词汇

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事件发布失败的原因？ 事件发布失败，可能是以下原因导致： 接口无访问权限。 检查AK/SK是否正确，如果需要重新获取AK/SK，请参考获取AK/SK。 请求鉴权失败。 检查发布事件的请求方法、请求地址和请求体与利用验签算法生成签名时的参数是否一致。 资源不存在。 请检查事件通道、

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如何调整训练参数，使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。 数据量级：

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云服务资源冻结的原因？ 资源冻结类型包括欠费冻结、违规冻结、公安冻结。 解冻资源的方法 欠费冻结：用户可通过续费或充值来解冻资源，恢复云服务器正常使用。欠费冻结的云服务器允许续费、释放或删除。已经到期的包年/包月云服务器不能发起退订，未到期的包年/包月云服务器可以退订。 违规冻结

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原因管理 原因管理包含盘点的盘盈盘亏原因、以及质检和生产过程中不良/报废的原因； 其中生产的原因是需要到BOM中绑定工序的，质检的不良/报废原因是与质检模板绑定的 基本信息 单击菜单列表中基础建模下的原因管理，右侧出现原因管理 图1 原因管理 如下图所示缺陷原因：生产中不同产品、不同工序的不良原因；

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事件目标未被触发的原因？ 事件目标未被触发，可能是以下原因导致： 目标函数参数填写错误。 在事件订阅中使用 函数工作流 中的函数作为事件目标时，检查选择的源、package、函数名是否与预期相符。 事件目标的规则配置错误。 在事件订阅中配置事件目标时，检查选择的转换类型是否与预期相符。

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手机投影时掉线的原因？ 在手机端投影时，手机锁屏会导致投影掉线，可在投影前关闭手机锁屏。 父主题： 会议

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网络流量异常的原因？ 为了保障华为云网络的整体可用性，华为云采用黑洞封堵，对遭受大流量攻击的云主机在一定时间内限制外网通信。 华为云为普通用户免费提供2Gbps的DDoS攻击防护，最高可达5Gbps（视华为云可用带宽情况），当攻击超过限定的阈值时，华为云会采取黑洞策略封堵IP，对

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标定文件上传失败的原因？ 检查标定类型 标定文件必须上传到对应类型标定项，如激光雷达标定文件，只能上传到激光雷达标定项，平台会对文件标定类型和关键参数进行校验。 检查是否重名 标定文件可以重名，但上传到平台的标定项名称不可重名。 检查文件内容 平台会对每种类型标定文件中的关键参数进行检查，确保类型匹配、标定文件内容完整。

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