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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 拼接后的微调数据格式示例： {"context": ["你是谁？", "您好，我是盘古大模型。", "你可以做什么？", "我可以做很多事情，比如xxxx"
后，检查Agent是否需要终止，如果需要终止，则返回true，默认不终止 可以在终止前对agentSession进行修改，如：修改agent的finalAnswer :param agent_session: AgentSession
求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。
复上采样方式来扩充数据，但该方法不适用于大模型微调的场景，这将导致模型的过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据，比如：同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等，保证数据的多样性。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取目标场景
Caches.of("redis") # mysql sql_cache = Caches.of("sql") 更新数据：指向缓存中添加或修改数据，需要指定数据的键值对和结果对象。例如，把1+1这个问题和用户cache会话下对应的答案2保存到缓存中，参考示例如下： from pangukitsappdev
of(Caches.REDIS); // mysql Cache cache = Caches.of(Caches.SQL); 更新数据：指向缓存中添加或修改数据，需要指定数据的键值对和结果对象。例如，把1+1这个问题和对应的答案2保存到缓存中，可参考以下示例。 import com.huaweicloud
有时并不希望Agent完全自主执行，在某些关键节点，让用户先进行确认，确认后再执行，或者用户对模型的结果有异议或者想法有变化，想对当前结果进行更改。此时可以单步运行Agnet： """ 单步执行Agent，提供干预能力 :param agent_session: 包括初始状态，以及执
时，模型能够更快地生成结果，减少等待时间，从而提升用户体验。这种快速的推理能力使盘古大模型适用于广泛的应用场景。在需要实时反馈的业务中，如在线客服和智能推荐，盘古大模型能够迅速提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色，
以采用PPL（困惑度），或训练一个二分类模型等方式过滤脏数据。 数据增强：您可以通过一些规则来提升数据的多样性，比如：同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等，保证数据的多样性。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取目标场景
str) -> str: return s[::-1] DynamicTool（动态工具） 动态工具可以在业务运行态动态新增或修改： from pangukitsappdev.tool.tool import Tool from pydantic import BaseModel
return "未知"; } } } DynamicTool（动态工具） 动态工具可以在业务运行态动态新增或修改，例如： import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
的数据比例，同时也可以在Prompt中加入对该字段的强调。 问题二：JSON格式错误、JSON内容发散。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如降低“温度”参数的值，可以起到规范模型输出，使结果不再多样化。 父主题： 从基模型训练出行业大模型
）要求文案300字以内，则输出必须要满足300字以内。 问题二：模型生成的文案中重复讨论一个相同的话题。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如，降低“话题重复度控制”参数的值。若调整推理参数不生效，则检查数据质量，确认数据中不存在重复数据和高度相似数据。 父主题： 从基模型训练出行业大模型
不要同时更改两者。通常建议更改top_p或temperature来调整生成文本的倾向性，但不要同时更改这两个参数。 取值范围：(0, 1] 缺省值：N1模型为0.7、N2模型为1，N4模型为0.85 max_tokens 否 Integer 生成文本的最大token数量，单位token。
不要同时更改两者。通常建议更改top_p或temperature来调整生成文本的倾向性，但不要同时更改这两个参数。 取值范围：(0, 1] 缺省值：N1模型为0.7、N2模型为1，N4模型为0.85 max_tokens 否 Integer 生成文本的最大token数量。 输入的
objects 对话信息，包含两个属性：role和content。 assistant_running_param 否 Json Schema 用于更改AI助手的指令。包含instructions和additional_instructions两个参数。 instructions：AI助手的描述信息。
有时并不希望Agent完全自主执行，在某些关键节点，让用户先进行确认，确认后再执行，或者用户对模型的结果有异议或者想法有变化，想对当前结果进行更改。此时可以单步运行Agent： /** * 单步执行Agent，提供干预能力 * * @param agentSession 包括初
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