召回率是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。对于语言模型来说，召回率可以衡量模型在处理各种语言任务时能够正确识别和召回相关信息的能力。如果一个语言模型的召回率高，意味着它能够在大量的文本中准确地找到所需的信息，避免遗漏重要的内容。提高语言模型的召回率可以通过多种方式实现。

例如，可以增加模型的训练数据量，让模型学习到更多的语言模式和语义信息，从而提高其对不同类型文本的识别能力。此外，还可以优化模型的算法和参数，使其能够更好地捕捉文本中的关键信息，提高召回的准确性。然而，对于富满微的人工智能语言模型，由于缺乏具体的数据，我们无法确定其召回率的具体数值。

召回率（recall）也称为真阳率、命中率，其反映了分类器或者模型正确预测正样本全度的能力，即正样本被预测为正样本占总的正样本的比例。召回率的计算公式为：召回率 = tp /（tp + fn），其中 tp 表示实际为正样本且被预测为正样本的样本数，fn 表示实际为正样本但被预测为负样本的数量。

语言模型的召回率会受到多种因素的影响，例如模型的架构、训练数据的质量和数量、应用场景以及与其他技术的结合等。

如果你对富满微人工智能语言模型的召回率感兴趣，建议参考富满微公司提供的相关信息、产品文档或技术报告，以获取更详细和准确的评估结果。或者关注该领域的专业评测和用户反馈，但需注意不同应用场景下的召回率可能会有所差异。同时，在评估语言模型时，不能仅依赖召回率这一个指标，还需要综合考虑其他指标，如准确率、精确率、F1 值等，以全面了解模型在不同方面的表现。