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content表示对话的内容，可以是任意文本。 messages参数可以帮助模型根据对话的上下文生成合适的回复。 数组长度：1 - 20 user 否 String 用于代表用户的唯一标识符，字符串长度最大64，最小1。 stream 否 boolean 流式开关。 默认值为false，如果开启
"你好，请介绍自己","哈哈，你好呀，我是你的聪明助手。" 单个文件大小不超过50GB，文件数量最多1000个。。 多轮问答 jsonl jsonl格式：数组格式，至少由一组问答对构成。形式为[{"context":"context内容1","target":"target内容1"},{"context":"context内容2"
回答, 问题, ……]”的方式来构造，若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”，可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如： 原始对话示例： A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？ B：你好，是这样的 B：我家里上不了网了 B：网连不上
是 List<String> 待统计Token数的字符串。List长度必须为奇数。 with_prompt 否 Boolean 是否仅统计输入字符的Token数 true：仅统计输入字符串的Token数； false：统计输入字符串和推理过程产生字符的总Token数。 响应参数 表4
盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 在盘古格式中，context和target是键值对。与默认格式不同，context是一个数组，示例如下： {"context":["你好，请介绍自己"],"target":"我是盘古大模型"} 创建文本类数据集流通任务 创建文本类数据集流通任务步骤如下：
参数的描述，长度为1 ~ 200个字符，参数描述会作为大模型解析参数含义的依据。 参数类型 该参数值的数据类型，当前支持三种类型。 String：字符串类型 Integer：四字节整型 Number：八字节浮点数 请求方式 默认以Body方式请求。 是否必填 指定该参数是否为必填项。 打开开关：必填
平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理 将二进制格式的气象数据文件转换成结构化JSON数据。 父主题： 数据集清洗算子介绍
大模型的计量单位token指的是什么 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根据语义拆分，如overweight会被设计为2个tok
input1)): return { # 注意在输出参数中定义res 'res': "输入字符串满足要求" } else: return { # 注意在输出参数中定义res 'res': "输入字符串不满足要求" } 数学计算示例代码。 def main(args: dict) -> dict:
训练类型 选择“微调”。 基础模型 选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 类别特征列 指定使用LabelEncoder处理的字符串类型类别特征的列表。格式为["列名1","列名2"]，默认设置为[]，表示没有需要处理的类别特征。 LabelEncoder的作用是将类别
表面静态量默认包括地形高度、LAND_MASK和SOIL_TYPE，用于初始化模型状态并提供地表特性信息。当前不支持添加或去除这些静态量。 LAND_MASK：一个二维数组，表示模型网格中每个单元格是否是陆地。 SOIL_TYPE：表示地表土壤分类，影响土壤的物理和化学特性，如水分保持能力、热容量和导热性。 模型输出控制参数
微调数据清洗： 以下是该场景中实际使用的数据清洗策略，供您参考： 原始文本处理。基于爬虫、数据处理平台批量处理收集到的原始数据，需要将文件统一转换成纯文本的txt文件，对错误格式数据进行删除。 构建微调数据。生成垂域微调（问答对）数据，将问答对数据分为：单轮问答数据、多轮问答数据、检索
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