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请问modelscope中,space-t问答模型中这个多轮对话如何使用?

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请问modelscope中,space-t问答模型中这个多轮对话如何使用?SPACE-T表格问答预训练模型-中文-通用领域-base。

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十一0204 2023-07-12 00:22:00 170 0
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  • 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。

    2023-07-24 15:22:01
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  • 北京阿里云ACE会长

    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。

    2023-07-18 09:02:49
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  • 意中人就是我呀!

    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”

    2023-07-12 10:13:44
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