【FAQ】千帆大模型平台常见问题梳理 （模型微调篇） 千帆社区
这些方法各自优缺点是： P-Tuning和LoRA比有监督微调更有效率,成本也更低。它们还可以避免灾难性遗忘，并且可以很容易地与原始预训练模型一起部署。 在一些需要更多适应性的任务或领域，有监督微调可以达到比P-Tuning和LoRA更高的性能。它还可以利用现有的框架和工具对大语言模型进行微调。 P-Tuning可能难以处理困难的序列标记任务或需要复杂推理的任务。
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请求说明 请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： 请首先在 定制化训练平台 进行自定义模型训练，完成训练后可在服务列表中查看并获取url。
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请求参数 参数名 参数类型 是否可选 参数说明 text string 必选 生成图片的文本，限制 1-100 个字符 resolution int 必选 分辨率，见下表 支持的分辨率 1: 512*512 2: 640*360 3: 360*640 4: 1024*1024 5: 1280*720 6: 720*1280 7: 2048*2048 8: 2560*1440 9: 1440*2560
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