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> 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。
第三轮用户反馈信息， “会议室更换为 AgentSession session3th = run(sessionId, "会议室更换为 // 第三轮回复：” A02会议室在今天下午2点到4点已经被使用了，无法预订。您是否需要更换其他时间或者其他会议室？”
＞＝80% 绿色 可用 ＞＝40% 黄色 预警，需要优化数据 ＜40% 红色 告警，需要优化数据 （可选）当“我的数据集”的OBS数据发生变更时，可以单击右上角“检测”按钮重新校验数据集，也可以在“我的数据集”页签中，单击操作栏中的“更多 > 检测”，重新校验数据集。历史存量未校验过的数据集也可以进行重新校验。
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
\"2024-05-11 16:00\", \"meetingRoom\": \"A01\"}" 用户反馈:会议室更换为A02 - 步骤3: 思考:好的，我将为您更换为 A02会议室。现在查询 A02会议室在今天下午2点到4点的状态。调用 meeting_room_status_query
> 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
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