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申请/专利权人：福建实达集团股份有限公司
摘要：本发明涉及一种大语言模型的提问改进方法及装置，其中，该方法以所有历史用户提问和用户对大语言模型输出的对应每一个历史提问的历史回答的历史评分构建训练数据集，基于该训练数据集构建和训练能将低分历史评分对应的历史用户提问改进为高分历史评分对应的历史用户提问的提问改进模型，从而将获取的实时用户提问输入提问改进模型进行提问改进，使得大语言模型对提问改进后的实时用户提问生成提问回答。由此，本发明的提问改进模型实现对实时用户提问进行提问改进，避免由于用户自身知识储备不足时，不能准确输入提问的情况出现，使得大语言模型根据提问改进后的实时用户提问生成提问回答，更加贴合用户需求，优化用户体验。
主权项：1.一种大语言模型的提问改进方法，其特征在于，包括：获取所有历史用户提问和用户对大语言模型输出的对应每一个历史用户提问的历史回答的历史评分，根据预设评分规则对所述历史评分进行分级，得到低分历史评分和高分历史评分；根据所有所述历史用户提问和所述历史评分构建训练数据集，基于所述训练数据集构建和训练提问改进模型，得到达到预期效果的提问改进模型，所述预期效果为将低分历史评分对应的历史用户提问改进为高分历史评分对应的历史用户提问；获取实时用户提问，将所述实时用户提问输入提问改进模型进行提问改进，得到提问改进后的实时用户提问，将提问改进后的实时用户提问输入大语言模型进行提问，得到大语言模型根据提问改进后的实时用户提问生成的提问回答；所述根据所有所述历史用户提问和所述历史评分构建训练数据集包括：对所有所述历史用户提问进行相似度计算，根据所述相似度对所有历史用户提问进行分组，得到N组相似历史用户提问组；从每一组所述相似历史用户提问组中随机选出低分历史评分对应的历史用户提问和高分历史评分对应的历史用户提问，将低分历史评分对应的历史用户提问作为输入句子，将高分历史评分对应的历史用户提问作为输出句子，以所述输入句子和所述输出句子构建训练数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建实达集团股份有限公司 一种大语言模型的提问改进方法及装置
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