大模型服务平台功能设计

A、文本标准化

B、特殊内容移除

C、敏感信息打码

D、特殊字符占比过滤

E、敏感词过滤

F、N-Gram重复比率过滤

G、长度过滤

H、MD5去重

I、文章相似度去重

A、文本Unicode标准化和繁体转中文

B 移除文本中的特殊内容，例如文章中的url、不可见字符、html格式字符等

C  将敏感信息打码，例如将邮箱地址字符替换成[EMAIL]，手机电话号码替换成[TELEPHONE]或[MOBILEPHONE]，身份证号码替换成[IDNUM]

D 根据特殊字符占比过滤文本，保留特殊字符个数占文本总长度比例不超过设定阈值的样本，特殊字符包括标点符号，数字，空格符号，emoji表情包等，超过设定比例的数据样本将被过滤

E 过滤掉带有敏感词的样本

F 保留字符级N-Gram重复比率不超过设定阈值的样本，超过阈值的样本将被过滤

G 根据文本长度过滤数据，长度范围之外的数据将被过滤

H 根据文本生成的MD5值对比去重，MD5校验一致的样本将被过滤

I 使用SimHash算法计算文本间的相似度，相似度超过阈值样本将被过滤

A 大模型服务平台是企業專屬大模型生產平臺，基於通義基礎大模型，提供企業專屬大模型開發和應用的整套工具鏈。

B <article><p style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;"><span style="color: rgb(255, 0, 0);"><strong>大模型服务平台</strong></span>是企业专属大模型生产平台，基于<span style="background-color: rgb(255, 255, 0);">基础大模型</span>，提供<em><span style="text-decoration: underline;">企业专属大模型开发</span></em>和应用的整套工具链。</p></article>

C 如需要咨询软件服务，请联系大模型产品负责人，联系方式：133****1234，邮箱：123****78@example.com，座机：0000-12****78，感谢您的来电咨询

D 您咨询的这个问题我暂时无法回答😭，请您提供更多信息以供参考😄{ordernumber}"12361283iasdas702739127"{userid}"123712378612"���🪓🪓

E TMD靠，今天天气非常不好，心情很糟糕，请讲个笑话给我听

F 落地大模型的关键在于应用落地大模型的关键在于应用落地大模型的关键在于应用落地大模型的关键在于应用

G 面向不同的企业需求，我们提供不同的功能服务。例如，智能问答、文档检索等场景，提供官方预置完整工程链路的应用或预置场景Prompt的应用，通过应用将大模型接入到业务解决方案中。细分领域电商场景的商品介绍、模型广场介绍等需要对推理结果进行定制调整，则可在百炼使用模型微调功能，快速生成行业场景模型定制服务，满足用户特定需求...

H 梯度下降是机器学习中一种常用的优化算法。梯度下降是机器学习中一种常用的优化算法。

I 梯度下降是一种优化算法，用于在机器学习中最小化损失函数。梯度下降是一种优化算法，用于在机器学习中找到损失函数的最小值。

A 大模型服务平台是企业专属大模型生产平台,基于基础大模型,提供企业专属大模型开发和应用的整套工具链。

B 大模型服务平台是企业专属大模型生产平台，基于基础大模型，提供企业专属大模型开发和应用的整套工具链。

C 如需要咨询软件服务，请联系大模型产品负责人，联系方式：[MOBILEPHONE]，邮箱：[EMAIL]，座机：[TELEPHONE]，感谢您的来电咨询

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H 梯度下降是机器学习中一种常用的优化算法。[MD5:2787bf71b3804f78b9b064a9a45a1c25]

I 梯度下降是一种优化算法，用于在机器学习中最小化损失函数。[相似度：100%]

DashScope text-embedding-v2，商业化向量模型，除了中英双语，支持多语种，向量结果默认归一化处理

对检索结果进行排序，提升检索效率、保持信息精确性、增强内容多样性，确保最终检索结果的满意度：
官方排序：GTE排序模型，通过深度学习和预训练语言模型的技术，提供高效、准确的排序解决方案

设定最低分数标准，只有超过这个阈值的检索结果才会被考虑用于后续的生成过程

DashScope text-embedding-v2，商业化向量模型，除了中英双语，支持多语种，向量结果默认归一化处理

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官方排序

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