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5 } (二)精调模型 我们基于ERNIE Speed模型做了以下实验,涉及SFT精调和DPO精调,参数和训练方法配置如下: 精调实验 其中SFT训练都是全量更新 实验1 实验2 实验3 实验4 实验5 实验6 实验7 精调方法 直接 SFT 训练 直接 SFT 训练 直接 DPO 训练 在SFT基础上进行DPO训练 (SFT基于实验1设置) 在SFT基础上进行DPO训练 (SFT基于实验2设置)
为什么控制台监控显示的Fileset IOPS和吞吐QoS已使用量会大于客户端实际监控到的数据值? 为什么控制台显示的Fileset的IOPS和吞吐QoS已使用量最终无法打满设置的QoS值? 设置QoS开始运行时,为什么会观察到Fileset IOPS和吞吐QoS已使用量先有一个明显的上升,然后再回落到设置QoS值以内?
实验2 实验3 实验4 实验5 实验6 我们可以观察到,整体来看,全量更新的Loss收敛效果比Lora训练方法的效果好一些。
Integer 否 JsonBody - QoS 级别,可选值:0、1、2 输出 成功 http-code:200 名称 类型 描述 success Boolean 请求是否成功 result Boolean 操作是否成功 其他 http-code: 400 参数错误(code:BadRequest) topic 为空、message 为空、或 qos 不在 0~2 范围内 http-code:
5.5 项目实操1-舆情关键信息提取 讲义 点击查看 实训 舆情关键信息提取实验 5.6 项目实操2-旅游规划助手 讲义 点击查看 实训 旅行规划助手实验 第六章、服务发布与初级运维 6.1 智能体服务发布流程 讲义 点击查看 实训 智能体服务发布实验 6.2 HTTP sse流式数据处理 讲义 点击查看 3.3附件资源.zip 4.4附件资源.zip 4.7附件资源.zip 4.8 附件资源 2
具体参数配置与实验结果如下: 实验 增量 训练方法 迭代轮次 点赞回答占比 ERNIE-Tiny-8K / / / / 实验4 / LoRA 3 79% 实验5 实验4 LoRA 3 66% 实验6 实验4 全量更新 3 80% 实验7 实验4 LoRA 5 78% 实验8 实验4 全量更新 5 84% 基于实验结果,对比原始ERNIE-Tiny-8K模型和第一版SFT调优后的实验效果,我们建议您: