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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明的目的是提供一种句级别反论点生成任务的模型和评价方法，适应任务的模型、以及新的评价标准，所述方法包括：在训练阶段，运用论辩类指令对大语言模型进行低秩指令微调，运用人类偏好数据训练评分模型；在推理阶段，通过思维链形式的指令引导大语言模型对输入进行错误检测；进一步基于错误类型借助大语言模型实现反论点生成；最终利用预先训练的评分模型对候选输出进行打分，筛选后得到系统输出。该方法构造了一个思维链提示‑反论点生成‑筛选的管道式推理框架，能够有效地识别论点中存在的主要错误并生成有逻辑性、针对性的反论点。
主权项：1.一种针对句级别反论点生成方法，其特征在于，应用于对话题-原论点对输入进行处理实现反论点输出，所述方法包括：获取话题-原论点；将根据话题-原论点获取到的话题以及原论点以及使用思维链形式提示的思维链错误在大语言模型结合，从而生成多个与所述思维链错误相关的候选论点；通过评分模型对多个候选论点进行评分并排序，从而筛选出最优的反论点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 反论点生成模型，模型的训练和推理方法、基于大模型的评价标准
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