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后处理： 模型输出需要进行后处理，以解析检测结果并执行进一步的操作。我们的代码包括了这一关键步骤，以确保输出结果的准确性。 结果保存： 最终，我们的代码能够将检测结果保存到指定位置，以便后续分析和记录。 此外，我们的模型部署系统非常小巧，易于迁移，并具有出色的环境耐受性。这意味着我们的系统可以适应各种工业环境，无论是在车间、生产线还是其他现场场景中，都能够可靠运行。 2.1.

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同时我们也使用了 第一版文本创作字数控制 的数据进行了Lite模型的DPO训练以及直接调用ERNIE-4.0-8K做结果对比，实验结果如下： ERNIE-4.0-8K SFT实验4 DPO实验2 实验13 Epoch 3 3 1 训练数据条数 3e-5 7900 7900 长度控制平均分 0.726 0.633 0.749 0.824 我们可以看出，直接调用ERNIE-4.0-8K的长度控制平均分为

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4、精调实验 我们基于ERNIE Speed模型共计做了6次SFT实验，参数和训练方法配置如下： 实验1 实验2 实验3 实验4 实验5 实验6 训练方法 ERNIE Speed LoRA ERNIE Speed 全量更新 Epoch 3 3 6 3 3 6 Learning Rate 3e-4 6e-4 3e-4 3e-5 6e-5 3e-5 训练后，我们可以看到Loss曲线如下： 通过以上对比实验

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从 prompt 调优、数据分析、模型训练，我们将一步步提升我们所创造的虚拟角色的效果。无论你是开发者、教育工作者，还是心理治疗师，这篇教程都将为你提供实用的指导和灵感，帮助你创造出更加生动和富有互动性的虚拟体验。 通过掌握这些技术，你不仅可以提升虚拟角色的互动质量，还能拓展其应用场景，带来更大的价值。让我们一起踏上这段探索之旅，解锁虚拟角色扮演的无限可能。 0.

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多组实验对比 下面展示了使用Scalar组件实现多组实验对比 多组实验对比的实现分为两步： 1、创建子日志文件储存每组实验的参数数据 2、将数据写入scalar组件时，使用相同的tag，即可实现对比不同实验的同一类型参数 from visualdl import LogWriter if __name__ == '__main__': value = [i/1000.0 for

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