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ACC ACC（异常相关系数，距平相关系数，Anomaly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。 ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1
大模型”节点分支，输出“大模型”节点的回答。 图2 试运行工作流-2 多场景测试：对多种不同场景下的prompt进行测试，确保在各种情境下系统能够有效响应： 不同语言对的翻译：如图3，针对不同的语言对（如中文到法语、俄语到西班牙语），评估翻译效果是否稳定。 图3 多场景测试-不同语言对
求的文本，都将从此节点开始。 意图识别节点：该节点对用户输入的文本进行分类和分析，识别出用户的意图。主要包括以下两种意图： 文本翻译意图：系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。 其他意图：包括普通对话、问答、或其他功能请求。该分支最终会引导文本到大模型节点进行处理。 提问器节点：
数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据集。 资源配置 训练单元 创建当前训练任务所需的训练单元数量。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。
ACC ACC（异常相关系数，距平相关系数，Anomaly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，
字符长度，若文档平均字符长度大于设置字符，则保留，反之则删除整篇文档。根据如下特征过滤： 待保留的平均句长。 词语特征过滤 词个数表示按照系统词库，对文档进行分词，分词后统计词的总个数，平均词长度为所有词的长度总和除以词总个数，两者都满足则保留当前文档。根据如下特征过滤： 待保留的词个数。
资源配置 训练单元 选择训练模型所需的训练单元。 当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 参数填写完成后，单击“立即创建”。
预置数据指令介绍 ModelArts Studio平台的数据合成功能为用户提供了预置指令，用户可以在“数据工程 > 数据管理 > 数据指令 > 系统预置”查看指令详情，如图2，单击“调测”可查看调测指南，如图3，帮助用户更好地使用该指令。 预置的数据指令清单详见表1。 图2 指令详情 图3
ACC ACC（异常相关系数，距平相关系数，Anomaly Correlation Coefficient）是一个重要的统计指标，用于衡量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。 ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到1，
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