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通过降水模型预测未来的降雨情况，农民和农业管理者可以更有效地规划灌溉时间和频率，也能为可能发生的干旱提供预警，使农业部门能够及时采取措施，如推广节水技术或调整种植计划。 代码助手 在软件开发领域，编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大的挑战。
通过微调技术，盘古大模型能够在保持原有优势的同时，融入新领域的特征和规律，实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围，使其在更广泛的业务场景中发挥作用，为用户提供更加全面和深入的智能服务。
通过数据合成技术，可以生成大量高质量的训练数据，这些数据可以用于大模型的预训练，增强模型的泛化能力和性能。 数据标注：平台支持对无标签的数据添加标签或对现有的标签进行重新标注，以提升数据集的标注质量。
通过集成数据获取、数据加工、数据发布的完整流程，在大规模数据集的构建过程中，ModelArts Studio大模型开发平台的数据工程功能为用户提供了极大的灵活性和高效性，确保了数据处理的各个环节都能紧密协作，快速响应不断变化的业务需求和技术要求。
对于非结构化数据，如文档，可以利用大模型+外挂检索库（如Elastic Search）的方式快速实现问答系统，称为检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）技术方案。
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