modelscope中添加超出的量多少有无权重参数，能控制模型最大可能的不回答超出范围的问题？

在阿里云ModelScope平台中，对于模型是否回答超出范围的问题以及如何控制其行为，通常并不通过设置单一的权重参数来实现。这是因为模型的行为主要取决于训练时的数据分布和训练目标。

然而，在实际应用中，如果希望模型在面对超出训练数据分布或不熟悉领域的问题时能够给出不确定或者拒绝回答的策略，可以通过以下方式间接达到目的：

1. 阈值设定：对于某些分类或生成任务，可以设置一个置信度阈值。模型输出的概率分布中，只有当最高概率超过某个阈值时才认为模型的回答是有信心的，否则可以选择不作答或者提示用户问题超出了模型知识范围。

2. 领域适配与微调：针对特定领域进行模型微调，并结合领域内的正负样本（合法/非法问题示例），让模型在处理领域内问题时更有针对性，同时降低对非领域内问题的回答意愿。

3. 元学习或持续学习：采用元学习或持续学习技术，使得模型在接收到新的、不熟悉的问题时能够意识到自己的不确定性，并采取更保守的回答策略。

4. 自适应机制：设计一种自适应机制，例如在运行时动态调整模型输出策略，当连续多次出现模型无法准确回答的情况时，降低模型输出答案的倾向性。

5. 安全模式：部分模型可能提供安全模式选项，开启后会在模型面临低置信度问题时避免给出确定性答案。

具体到ModelScope中的某个模型是否支持上述功能，请查阅该模型相关的文档和技术指南以获取详细信息。