是不是用多轮对话的数据训练完，模型就可以自动具备多轮对话功能
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在ModelScope中，训练具备多轮对话功能的模型需要完成一些关键步骤。首先，你需要使用ModelScope提供的预训练模型，或者根据需求自行训练模型。重要的是，这样的训练并不只是简单地用多轮对话的数据进行一次训练就可以完成的。为了提升模型的性能和效果，可能需要多次的训练和优化，这个过程也被称为迭代训练。
此外，针对具体的任务场景，你可能需要对模型进行进一步的微调和优化。例如，如果你在构建一个聊天机器人，那么可能需要对ChatGLM2这类经过指令微调的chat模型进行优化。对于解决对话中的指代和省略问题，可以考虑使用基于google/mt5-base 在公开+业务数据集上finetune而得的多轮对话改写模型。
因此，可以说，使用多轮对话的数据训练完模型后，还需要进行一系列的优化和微调工作，才能使模型具备良好的多轮对话功能。
在ModelScope中，如果你希望模型具备多轮对话的功能，确实需要使用包含多轮对话的训练集进行训练。通过这种方式，模型能够更好地学习和理解多轮对话的特征。然而，仅仅增加多轮对话的训练集并不一定能使模型自动具备多轮对话的能力，可能还需要对模型进行重新训练和微调。
此外，对于多轮对话任务，除了使用适当的训练数据外，还可能需要设计针对对话中的指代和省略问题的处理策略。同时，训练得到的模型是否真正满足多轮对话的需求，也需要通过实际的对话任务进行验证。因此，虽然使用多轮对话的数据进行训练是使模型具备多轮对话能力的一个重要步骤，但还需配合适当的模型训练和优化策略才能达到理想的效果。
