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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118152528A
主分类号：G06F16/332
分类号：G06F16/332;G06N3/045;G06N3/08;G06F18/214
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本发明提供一种基于大语言模型的行动方案生成模型的训练方法及装置，其中方法包括：获取行动方案样本的背景信息，以及初始大语言模型；基于背景信息，以及通用大语言模型，构建行动方案样本的想定数据集；基于想定数据集，以及通用大语言模型，构建行动方案样本的问题数据集；基于问题数据集，以及通用大语言模型，构建行动方案样本的方案数据集；基于问题数据集以及方案数据集，对初始大语言模型进行训练，得到行动方案生成模型。本发明提供的方法，基于连续多阶段的数据集构建，提升了训练数据的全面性、准确性、可定制性。并通过构建得到的数据集对初始大语言模型进行微调训练，提升行动方案生成模型的准确性、可行性、实用性。
主权项：1.一种基于大语言模型的行动方案生成模型的训练方法，其特征在于，包括：获取行动方案样本的背景信息，以及初始大语言模型；基于所述背景信息，以及通用大语言模型，构建所述行动方案样本的想定数据集；基于所述想定数据集，以及所述通用大语言模型，构建所述行动方案样本的问题数据集；基于所述问题数据集，以及所述通用大语言模型，构建所述行动方案样本的方案数据集；基于所述问题数据集以及所述方案数据集，对所述初始大语言模型进行训练，得到行动方案生成模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于大语言模型的行动方案生成模型的训练方法及装置
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