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回答。以下给出了几条多轮问答的数据样例供您参考： 原始对话示例： A：你是谁？ B：您好，我是盘古大模型。 A：你可以做什么？ B：我可以做很多事情，比如xxxx A：你可以讲个笑话吗？ B：当然可以啦，以下是xxxx A：可以把这个笑话改成xxxx B：好的，以下是修改后的xxxx
NET、NodeJs、PHP 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求： Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python
可以选择“全局服务资源”，即服务部署时不区分区域，访问全局级服务，不需要切换区域，全局服务不支持基于区域项目授权。如对象存储服务（OBS）、内容分发网络（CDN）等。 选择完成后，单击“确定”。 图4 设置最小授权范围 单击“完成”，完成用户组授权。 图5 完成授权 创建盘古子用户 创建盘古子用户步骤如下：
ery改写模块、中控模块、检索模块和问答模块组成： query改写模块：针对多轮对话中经常出现的指代和信息省略问题，对用户输入的query做改写，将指示代词替换为实体词，并补充省略的context信息。基于改写后的query，再去调用中控模块以及检索模块，以便能够更好地检索出相关文档。
创建NLP大模型评测数据集 NLP大模型支持人工评测与自动评测，在执行模型评测任务前，需创建评测数据集。 评测数据集的创建步骤与训练数据集一致，本章节仅做简单介绍，详细步骤请参见使用数据工程构建NLP大模型数据集。 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
不同模型。 日期列名 日期列的列名。例如，["date"]表示csv数据中date列为日期列，默认设置为[]，表示没有日期列，选择全部数据做训练。 标识列 在时间序列中可以定义粒度的id相关的列。 历史窗口大小 指模型在训练时基于多少个历史数据点作为输入。取值范围为[2, 200
peilin噪音通过对输入数据（比如空间坐标）进行随机扰动，让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 cnop噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。
从PDF（支持扫描版）或图片中提取文本，转化为结构化数据，持文本、表格、表单、公式等内容提取。 数据转换 个人数据脱敏 对文本中的手机号码、身份证件、邮箱地址、url链接、国内车牌号、IP地址、MAC地址、IMEI、护照、车架号等个人敏感信息进行数据脱敏，或直接删除敏感信息。 中文简繁转换 将中文简体和中文繁体进行转换。
Required 保留请求。 403 Forbidden 请求被拒绝访问。 返回该状态码，表明请求能够到达服务端，且服务端能够理解用户请求，但是拒绝做更多的事情，因为该请求被设置为拒绝访问，建议直接修改该请求，不要重试该请求。 404 Not Fou 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。
Peilin噪音通过对输入数据（比如空间坐标）进行随机扰动，让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。
开场白”中，可填写开场白，也可单击“智能添加 > 确定”智能添加开场白。 例如，“您好！我是您的智能助手，很高兴为您提供帮助。请告诉我，今天有什么我可以为您做的吗？” 在“对话体验 > 推荐问题”中，可填写推荐问题，也可单击“智能添加 > 确定”智能添加推荐问题。推荐问题至多配置3条。 例如，“请
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