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的服务。 模型效果优秀 经过海量数据训练，盘古大模型在各种自然语言处理任务中展现出卓越的性能。无论是文本分类、情感分析、机器翻译，还是问答系统，模型都能以高准确率完成任务，为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在
历史对话保留轮数 选择要包含在每个新API请求中的过去消息数。这有助于为新用户查询提供模型上下文。参数设置为10，表示包括5个用户查询和5个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签，选择模型与示例，参数设置为默认参数，在输入框输入问题，单击“生成”，模型将基于问题进行回答。
历史对话保留轮数 选择要包含在每个新API请求中的过去消息数。这有助于为新用户查询提供模型上下文。参数设置为10，表示包括5个用户查询和5个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签，选择模型与示例，参数设置为默认参数，在输入框输入问题，单击“生成”，模型将基于问题进行回答。
大模型的计量单位token指的是什么？ 大模型是否可以自定义人设？ 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些？ 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面？ 更多 模型训练类 如何调整训练参数，使模型效果最优？ 如何判断训练状态是否正常？ 更多 数据集类 数据量很少，可以微调吗？
的食用鱼类，也是中国传统美食的原料之一。长江中的鱼类多样性体现了其丰富的生态系统，但近年来由于过度捕捞、生境破坏和污染等问题，长江中的许多鱼类种群数量急剧下降，特别是一些特有物种面临濒危。保护长江生态系统和其中的生物多样性已经成为当务之急。", "ppl":
减少计算资源和时间消耗，且依旧可以保持较好的模型性能。 训练模型 选择训练所需要的模型。支持选择“预置模型”或者“我的模型”。 预置模型：系统提供的LLM（大语言）预置模型。 我的模型：经过用户预训练或者微调训练后的模型。 模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。
ver添加了一个queryPreprocessor，它的作用为对用户输入的多轮对话进行改写，会将改写后的结果作为工具检索的输入，这里使用了系统内置的ConversationRewriteSkill，它的作用为将多轮对话改写为单轮。二是在创建一个Agent后，调用了setToolR
预期Agent返回reportType为欠税信息体检的Json，呈现给终端用户 session = agent.run_step(session) # 终端用户确认，调用外部系统，进一步确认公司名称和编号，补充信息后，让Agent继续执行 AgentSessionHelper.set_user_feedback(session
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