在九天大模型中，结构化数据大模型的参数6B是指该模型具有6个主要参数。这些参数包括：
1. 特征维度（Feature Dimension）：这是模型需要处理的数据的特征数量。特征维度越高，模型能够捕捉到的数据信息就越多，但同时也会增加模型的复杂性和计算量。
2. 特征选择（Feature Selection）：这是模型在处理数据时需要选择哪些特征进行处理的过程。特征选择的好坏直接影响到模型的性能和泛化能力。
3. 特征权重（Feature Weights）：这是模型在处理数据时对每个特征的重要性进行评估的过程。特征权重可以影响模型的预测结果，因为不同的特征对于模型的影响程度是不同的。
4. 训练策略（Training Strategy）：这是模型在训练过程中采用的策略。不同的训练策略会影响到模型的训练速度、性能和泛化能力。
5. 正则化（Regularization）：这是模型为了防止过拟合而采取的一种技术。正则化可以减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力。
6. 优化算法（Optimization Algorithm）：这是模型在训练过程中采用的优化算法。不同的优化算法会影响到模型的训练速度和性能。
这六个参数共同决定了模型的性能和泛化能力。在九天大模型中，通过对这六个参数的合理设置和调整，可以使得模型在不同的应用场景下都能取得良好的性能。
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