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

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hard_coefficient Double 难度系数，范围为[0,1]。 hard_reasons String 标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID。 source_map String source的映射。 表4 annotation标注属性 参数 参数类型 描述

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量的规划（例如促销活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。 调用链追踪：拓扑图

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为90° angle_max：旋转角度随机取值范围的最大值，每张图片会从范围中随机取值作为自己的参数。默认值为-90° do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Saturation 色度饱和度增强，对图

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倍的Apdex阈值。 如何计算Apdex APM中，Apdex阈值即自定义阈值中设置的阈值，应用响应时延即服务时延，Apdex取值范围为0～1，计算公式如下： Apdex=（满意样本*1+可容忍样本*0.5+令人沮丧样本*0）/样本总数 其计算结果表示应用的不同性能状态，即用户对

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Frustrated（烦躁期）：应用响应时间大于4T。 APM如何计算Apdex APM中，Apdex阈值即请求响应达到满意程度的最大时间。应用响应时延即服务时延，Apdex取值范围为0～1，计算公式如下： Apdex=（满意样本+可容忍样本*0.5）/样本总数

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查看问答机器人 购买的机器人，会显示在您对话机器人服务控制台中，智能问答机器人的列表里。在问答机器人列表右上角，您可以选择机器人状态筛选您购买的机器人，或者输入名称关键字，单击进行查找。对于包年包月的机器人，可以进行机器人管理、续费、规格修改。 机器人管理：进入机器人配置界面，

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允许多合作方参与的结构化数据SQL分析作业。 可信联邦学习 允许多合作方参与的模型训练、评估作业。 联邦预测学习 允许多合作方参与的样本联合预测作业。 存储方式 指计算节点所属的CCE或IEF容器的工作负载，目前支持“OBS存储”和“主机存储”方式。“OBS存储”方式是将OBS服务中的路径映射到服务容器内的本地路径，

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nager的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应增加TaskManager的个数，以提高运行效率。 配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManag

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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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、致病机理等研究工作。华为云联合多家科研单位，推出基因组自动化鉴定云平台。该平台直接对接人体样本的RNA二代测序原始数据，具有对数据全自动质量控制、拼接和病毒组成分析等功能，实现了对样本中可能存在的包括新型冠状病毒在内的各种病毒的快速检测，并在线分析各种病毒的相对载量。 抗病毒药物研发

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S渠道的满意度调查将使用此满意度调查消息模板内容，向客户发送满意度调查消息。 单击“保存”，完成配置。 配置满意度调查配置参数。 满意度开关：单击，开启满意度调查。开启时，在座席挂机后可自动转满意度调查。 满意度流程：选择已发布成功的IVR流程，并保证流程中包含满意度调查图元。 调查配置的普通IVR流程配置方法：

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nager的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应增加TaskManager的个数，以提高运行效率。 配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManag

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batch_size：每个训练步骤中使用的样本数据量。 sequence：每个数据样本中的Token数量。 数据量以Token为单位。 流水线并行微批次大小 在流水线并行处理中，通过合理设置并行程度，可以减少各阶段之间的空闲等待时间，从而提升整个流水线的效率。 每个数据并行下的批处理大小 设置在并行训练中，每个微

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col, p [, B]) DOUBLE 返回组内数字列近似的第p位百分数（包括浮点数），p值在[0,1]之间。参数B控制近似的精确度，B值越大，近似度越高，默认值为10000。当列中非重复值的数量小于B时，返回精确的百分数。 stddev_pop stddev_pop(col) DOUBLE

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warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 表4 LoRA参数配置说明 参数英文名 参数中文名 参数说明 lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。 lora_alpha 缩放系数 LoRA微调中的缩放系数。

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批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明

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Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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