AI开发平台ModelArts 

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    机器学习中的过拟合 更多内容
  • 基本概念

    局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型微调过程,只对模型一部分参数进行更新,而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需计算资源和时间,同时保持或接近模型最佳性能。 拟合 拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格,会导致模型产生“以偏概全”现象,导致模型泛化效果变差。

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  • 数据量很少,可以微调吗

    数据增强:在传统机器学习,可以通过简单重复上采样方式来扩充数据,但该方法不适用于大模型微调场景,这将导致模型拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据,比如:同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等,保证数据多样性。 基于大模型数据泛化:您可以通过调用大模型(比如盘古提供任意一个

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  • 排序策略-离线排序模型

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层单元数、Adam优化算法β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法:随机森林树数量,k-meanscluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 如何调整训练参数,使模型效果最优

    数据量级:如果微调数据很多,从客观上来说越多数据越能接近真实分布,那么可以使用较大学习率和较大批量大小,以提高训练效率。如果微调数据量相对较少,则可以使用较小学习率和较小数据批量大小,避免拟合。 通用模型规格:如果模型参数规模较小,那么可能需要较大学习率和较大批量大小,以提高训练效率

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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

    数据量和质量均满足要求,为什么微调后效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致,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不合理而导致了欠拟合拟合。请检查训练参数 “训练轮次”或“学习率”等参数设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。

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  • 为什么微调后的模型,只能回答在训练样本中学过的问题

    训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型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不合理而导致了拟合。请检查训练参数 “训练轮次”或“学习率”等参数设置,适当降低这些参数值,降低拟合风险。 数据质量:请检查训练数据质量,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,回答中会出现乱码

    训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置不合理而导致拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数 “训练轮次”或“学习率”等参数设置,适当降低这些参数值,降低拟合风险。 推理参数设置:请检查推理参数“温度”或“核采样”等参数设置,适当减小其中一个参数值,可以提升模型回答的确定性,避免生成异常内容。

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  • 为什么微调后的模型,回答总是在重复某一句或某几句话

    “核采样”等参数设置,适当增大其中一个参数值,可以提升模型回答多样性。 数据质量:请检查训练数据是否存在文本重复异常数据,可以通过规则进行清洗。 训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置不合理而导致拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数 “训练轮次”或

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  • 创建模型微调流水线

    模型微调是指调整大型语言模型参数以适应特定任务过程,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场景。这是通过在与任务相关数据集上训练模型完成,所需微调量取决于任务复杂性和数据集大小。在深度学习,微调用于改进预训练模型性能。 前提条件 已订购大模型微调服务API在线调

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  • 创建自监督微调训练任务

    token_num:已训练数据量。 step:已完成训练步数。 batch_size:每个训练步骤中使用样本数据量。 sequence:每个数据样本token数量。 数据量以token为单位。 优化器 adamw adamw 优化器参数指的是用于更新模型权重优化算法相关参数,可以选择adamw。

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  • 创建有监督训练任务

    up热身方式,可以使开始训练热身阶段内学习率较小,模型可以慢慢趋于稳定,待模型相对稳定后再逐渐提升至预设最大学习率进行训练。使用热身可以使得模型收敛速度更快,效果更佳。 模型保存步数 1000 1000~200010倍数 每训练一定数量步骤(或批次)后,模型状态就会被保存下来。

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  • 提交排序任务API

    阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版本,因子分解机每个特征对其他域隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高精度,但也更

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    CCE集群版本为处于维护版本 cce 确保CCE集群版本为处于维护版本。 CCE集群版本为停止维护版本,视为“不合规” 为了保证您服务权益,建议尽快升级到最新商用版本。集群升级流程包括升级前检查、备份、升级和升级后验证几个步骤,具体操作流程可见CCE服务说明文档升级概述。 c

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  • 如何评估微调后的模型是否正常

    如何评估微调后模型是否正常 评估模型效果方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传测试集进行评

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  • 为什么微调后的模型,输入与训练样本相似的问题,回答与训练样本完全不同

    认模型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 “训练轮次”或“学习率”等参数设置,适当增大“训练轮次”值,或根据实际情况调整“学习率”值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据质量,

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    验证集比例对于机器学习模型性能评估非常重要。如果验证集比例过小,可能导致模型在验证集上表现不够稳定,无法准确评估模型性能。如果验证集比例过大,可能会导致训练集样本量不足,影响模型训练效果。因此,在选择验证集比例时,需要根据具体情况进行调整,以保证模型性能评估和训练效果的准确性。

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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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  • 课程学习

    登录手机app,点击“我”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入,在个人中心页面,点击“我学习”后面的箭头,进入“我学习 页面。 图5 个人中心页面(我岗位、我技能) 在“我学习页面,点击每个具体课程卡片,进入到课程详情页面。可以按“进行、已完成,必修,选修”过滤,可以按课程标题搜索

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  • Octopus开发基本流程?

    同种类数据集,同时支持数据集增量更新,可针对性用于不同算法和模型训练。 模型训练 基于平台上创建好数据集,可对自定义算法或内置算法进行训练,并对生成模型进行评估,也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程,由于偏差过大导致模型欠拟合以及方差过大导致拟合存在,因

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