如果超出问题，让modelscope模型回答设定好的兜底话术？

幻觉问题，加一些超出范围的数据集, 然后让模型回答设定好的话术就好了。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

要实现让ModelScope模型只回答微调范围内的问题，且在超出范围时给出预设的兜底话术，可以采用以下方法：

1. 领域适配与微调：

   • 在微调过程中，确保训练数据集中仅包含目标领域的样本。
   • 训练时加入一些特殊标记的“未知”类别样本，这些样本代表了模型不应当回答的问题类型。

2. 添加分类层或混合模型：

   • 在模型结构中增加一个额外的分类层，用于判断问题是否属于微调的领域。
   • 当该分类层预测问题不属于训练领域时，模型直接输出预设的兜底话术。

3. 置信度阈值与规则策略：

   • 对于生成式模型，设定一个置信度阈值，当模型对生成答案的置信度低于阈值时，触发兜底话术。
   • 对于分类式模型，可以基于概率分布来判断，如果最高类别的概率未超过阈值，则输出兜底话术。

4. 后处理逻辑：

   • 在模型推理后的后处理阶段检查模型的输出结果，若发现输出不合理或者明显超出了微调范围，程序层面介入并替换为预设的兜底话术。

5. 集成至API服务：

   • 如果将模型部署为API服务，可以在服务端实现上述逻辑，当模型返回的结果不符合预期时，服务器端根据预先设定的规则决定是否返回兜底话术。

请注意，以上策略的具体实施方式取决于所使用的模型类型、微调细节以及开发环境的支持程度。对于阿里云ModelScope平台上的具体模型，可能需要结合其提供的API接口和功能来进行定制化开发。