请问modelscope中，space-t问答模型中这个多轮对话如何使用？

在 Modelscope 中，Space-T 是一个针对多轮对话的问答模型。为了使用 Space-T 进行多轮对话，您可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集：首先，您需要准备包含多轮对话的数据集。每个对话都应该包含多个轮次（例如问题-回答对），并且需要按照一定的格式组织数据。确保在数据集中标识出每个轮次的角色和内容。

2. 数据预处理：根据您的数据集格式，您可能需要对数据进行预处理，将其转换为符合 Space-T 模型输入要求的格式。这可能包括分词、编码、添加特殊符号等操作。

3. 训练模型：使用经过预处理的数据集，可以通过在 Modelscope 平台上训练 Space-T 模型来学习多轮对话的模式和知识。您可以指定模型的架构、超参数和训练配置，然后提交训练任务。

4. 对话推理：在模型训练完成后，您可以使用已训练的 Space-T 模型进行多轮对话的推理。将用户输入作为对话的起始，模型将生成相应的回答。然后，将此回答与用户的下一个问题一起作为新的对话输入，再次进行推理。重复此过程以实现多轮对话。

5. 上下文管理：在多轮对话中，上下文的管理非常重要。您需要确保将前面轮次的历史对话传递给模型，以帮助模型理解和生成回答。可以使用一些技巧，如记忆机制、注意力机制等来处理上下文信息。

请注意，以上步骤是一个通用的概述，具体实现细节可能会因数据集、模型架构和任务需求而有所不同。在使用 Space-T 进行多轮对话时，建议参考 Modelscope 提供的示例代码、文档和支持论坛，以获取更详细和具体的指导。

SPACE-T 问答模型是基于 Transformer 架构的预训练模型，可以用于中文问答任务，包括单轮和多轮对话。下面是使用 SPACE-T 多轮对话的一般步骤：

准备数据集：准备包含多轮对话的数据集，数据集应包括多个对话轮次和每个轮次的问题和回答。

加载模型：在 ModelScope 平台上加载 SPACE-T 模型，并设置模型的参数和超参数。可以使用平台提供的预训练模型，也可以使用自己训练的模型。

预处理数据：将数据集进行预处理，在输入数据前进行分词、编码等处理，以便于模型进行处理。

进行对话：通过输入问题和上一轮的回答，获取下一轮的回答。在多轮对话中，需要保存上一轮的回答，并将其作为下一轮的输入。可以通过循环的方式进行多轮对话。

modelscope官网 / 模型库 ，搜索这个模型名称，点开模型介绍。页面上有代码范例，看看这里的多轮语义解析是否符合您的要求。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”