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压缩盘古大模型 N2基础功能模型、N4基础功能模型、经有监督微调训练以及RLHF训练后的N2、N4模型可以通过模型压缩技术在保持相同QPS目标的情况下，降低推理时的显存占用。 采用INT8的压缩方式，INT8量化可以显著减小模型的存储大小与降低功耗，并提高计算速度。 模型经过量化压缩后
方法一：在大模型输入的Prompt中包含“人设赋予”、“任务描述”、“任务具体要求”和“输出格式要求”等部分后，模型通常能够生成质量较高的数据。示例如下： 大模型输入： 你是一名短视频的知名带货博主，你的日常工作在短视频平台上进行各类产品的带货直播。
二是在创建一个Agent后，调用了setToolRetriever方法为其添加了一个ToolRetriever，这样Agent所使用的工具会根据用户的对话动态的选择。 父主题： Agent（智能代理）
二是在创建一个Agent后，调用了set_tool_retriever方法为其添加了一个ToolRetriever，这样Agent所使用的工具会根据用户的对话动态的选择。 父主题： Agent（智能代理）
在分步骤执行agent场景时，需要调用tool 的run方法来执行tool private static LinkedHashMap<String, Tool> toolMap = new LinkedHashMap(); @BeforeAll public
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