如何从评估指标判断大模型训练效果 - ModelBuilder
可通过增加场景数据集，或者混入场景的混合语料，进一步训练模型。 降低BatchSize。如过训练的BatchSize过大，可调低BatchSize的值。因为值越大，测试数据的泛化效果越差。同时，收敛所需的Epoch也越大。 增加Epoch数。可通过增加Epoch数来增加训练的轮次，增加训练的Step后，Loss曲线会逐步下降达到稳定状态。 增加学习率。
[AI行业案例]-“80年代小区”到“数智共享社区“的华丽转型
业务协同系统】 智慧停车系统预留了扩展接口，可随时与交管部门、城市征信体制以及智慧交通大平台数据对接，通过大数据分析，促进城市的健康发展，打造平安、智慧城市。
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