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如何使用dots.llm1进行文本生成和对话任务？

2025-08-20

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文本生成步骤

dots.llm1擅长生成连贯文本，适用于文章续写等任务：

通过适当的提示工程，模型可实现高质量的对话功能：

示例代码：
messages = [{‘role’: ‘user’, ‘content’: ‘讲解MoE架构的核心原理。’}]
input_tensor = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors=’pt’)
outputs = model.generate(input_tensor.to(model.device), max_new_tokens=200)
result = tokenizer.decode(outputs[0][input_tensor.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
可以调整temperature参数控制回答的创造性
对于中文对话，推荐使用特定的提示模板

利用其32k超长上下文优势，可以处理复杂的多轮对话场景。对于专业领域对话，建议先提供相关知识作为上下文前导。