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千帆版） 已学0% 开始学习 大模型评估：原理、方法与实践 已学0% 开始学习 大模型之模型蒸馏实战 已学0% 开始学习
大模型黑话指南（三） 千帆社区
在模型训练过程中，训练集中的数据被用来调整模型的权重和参数，从而使模型逐渐适应输入数据和目标输出。简单来说，训练集就是用来建立模型的。 验证集（Validation Set）： 验证集用于在训练过程中评估模型性能。通过将部分数据划分为验证集，我们可以实时检测模型在独立数据集上的泛化能力。这有助于调整超参数、避免过拟合等。当模型在训练集上表现得很好但在验证集上表现较差时，通常说明发生了过拟合现象。
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其次，人工智能平台训练环境作为面向电力业务领域的支撑平台，可以提供支持主流的机器学习和深度学习框架的训练环境，可基于提供的框架构建、测试 AI 模型，构建电力设备领域端边云协同应用创新服务模式，全面提升电网业务智能化水平，降低人工成本。 第三，电力智能化“降低门槛”的趋势在实践中进一步凸显。
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