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与上述的tool_provide呼应,在向tool_retriever中添加工具时,可以添加任意的元数据,python需要借助pickle将函数或类转换成字节流字符串存入CSS中,用于在tool_provider中把工具组装出来: from pydantic import BaseModel
> 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。 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。
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
> 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。 presence_penalty 否 Float 用于调整模型对新Token的处理