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APPLICATION_JSON)); // 发送消息并处理响应 String responseStr; if (llmConfig.getLlmParamConfig().isStream()) { // 处理流式请求 httpPost
话问答能力。 功能模型：功能模型是在基模型的基础上经过微调，专门适应特定任务，并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。 专业大模型：针对特定场景优化的大模型。例如，与非专业大模型相比，BI专业大模型更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。
AgentListener的定义如下： class AgentListener(ABC): """Agent监听，允许对Agent的各个阶段进行处理 """ def on_session_start(self, agent_session: AgentSession):
基本概念 训练相关概念 表1 训练相关概念说明 概念名 说明 Token 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者计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根
人工评测来评判，BLEU指标只能作为参考。 指标的缺陷 BLEU指标只考虑n-gram词的重叠度，不考虑句子的结构和语义。 模型优化建议 如何基于指标的分值对训练任务进行调整：一般横向比较两个模型时，可以参考该指标。然而，指标没有一个明确的阈值来指示何时模型效果差。因此，单靠该指标无法直接决定任务的调整策略。
DocSplit为例。 其中，filePath指的是需要解析的文档路径；mode为分割解析模式，具体定义如下： 0 - 返回文档的原始段落，不做其他处理。 1 - 根据标注的书签或目录分段，一般适合有层级标签的word文档。 2 - 根据内容里的章节条分段，适合制度类文档。 3 - 根据长
中不存在异常数据。如空数据、重复、水印和异常字符等。 数据多样性：微调数据需要具有一定的多样性，多样性能增加任务的复杂度和难度，让模型能够处理不同的情况和问题，提升模型泛化性。例如，现在需要微调一个文案创作的模型，模型需要生成各个城市的宣传文案： 文案创作场景-典型低质量数据：数据多样性差。
创建训练数据集的常见业务场景包括： 当用户的数据集较小时，可以将多个数据集组合起来进行训练。 需要进行模型的综合训练时，会组合多样的数据集，以提升模型处理不同类型数据的能力。例如，通过组合数据集，NLP模型在训练后可以同时具备文本生成、情感分析等多种能力。 在准备自监督训练数据和有监督微调数
param agent_session: 包括初始状态，以及执行步骤间的agentSession，可以使用AgentSessionHelper类辅助处理 :return: Agent执行的结果 """ run_step(agent_session: AgentSession) -> AgentSession
PANGUDOC); 其中，filePath指的是需要解析的文档路径，mode为分割解析模式，具体定义如下： 0 - 返回文档的原始段落，不做其他处理。 1 - 根据标注的书签或目录分段，一般适合有层级标签的word文档。 2 - 根据内容里的章节条分段，适合制度类文档。 3 - 根据长
输入的文本加上生成的文本总量不能超过模型所能处理的最大长度。 最小值：1 最大值：不同模型支持的token长度，请参见《产品介绍》“模型规格 > 模型基础信息”章节。 缺省值：默认部署时token长度最大值，请参见《产品介绍》“模型规格 > 模型基础信息”章节。 说明： token是指模型处理和生成文本的基本
@param agentSession 包括初始状态，以及执行步骤间的agentSession，可以使用AgentSessionHelper类辅助处理 * @return Agent执行的结果 */ AgentSession runStep(AgentSession agentSession);
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