ModelScope根据自己的数据，训练ai阅读小说，该用什么模型训练，模型能回答出小说中任何问题？

用社区的大语言模型吧 不一定要训练 也可以用langchain+llm-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

如果您想使用ModelScope训练一个能够阅读小说并回答问题的AI模型，您可以考虑使用预训练的语言模型，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。

GPT系列模型是一类基于Transformer架构的语言模型，通过大规模的预训练数据和自监督学习方法，能够学习到丰富的语言表示和上下文理解能力。这使得它们在阅读理解任务中表现出色，能够根据给定的文本和问题生成准确的回答。

对于使用ModelScope训练一个阅读小说的AI模型，您可以按照以下步骤进行：

数据收集和预处理：首先，您需要收集包含小说文本和相关问题的数据集。确保数据集中的小说文本和问题是配对的，并进行必要的预处理，如分词、标记化等。

模型选择和训练：选择适合的GPT系列模型（如GPT-3、GPT-4等）作为基础模型，然后使用ModelScope提供的训练工具和流程，将您的数据集用于模型的微调训练。微调是指在大规模预训练模型的基础上，使用特定任务相关的数据进行进一步的训练，以使模型适应特定任务。

模型评估和调优：在训练完成后，使用合适的评估指标对模型进行评估。根据评估结果，可以进行模型调优，如调整超参数、增加训练数据量等，以提高模型的性能。

小说阅读和问题回答：完成模型训练和调优后，您可以使用训练好的模型来阅读小说并回答问题。将小说文本作为输入，模型将生成相应的回答。

需要注意的是，尽管GPT系列模型在阅读理解任务中表现出色，但它们并不是万能的，无法回答所有问题。模型的回答能力受限于其训练数据和模型架构的限制。对于一些复杂或领域特定的问题，模型可能无法给出准确的答案。

此外，还需要考虑到数据集质量、模型训练的时间和资源成本等因素。训练一个高质量的阅读理解模型需要大量的数据和计算资源，并且可能需要进行多轮的训练和调优。