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申请/专利权人：镁佳(北京)科技有限公司
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于大模型的多任务数据筛选方法、装置、设备及介质，获取多任务中每个任务对应的数据集，所述数据集包括若干条数据；将所述数据集划分为测试集和筛选集，基于测试集和筛选集得到拼接集；采用预设大模型确定测试集中每条数据的第一测试得分和拼接集中每条数据的第二测试得分；当拼接集中任意一条数据的第二测试得分和测试集中对应数据的第一测试得分的关系满足预设条件时，将拼接集中的相应数据作为可用数据。本方法通过对不同任务数据的过滤筛选，对不同任务的数据之间进行平衡，能够大幅降低训练所需的数据量，节省训练大模型的成本。
主权项：1.一种基于大模型的多任务数据筛选方法，其特征在于，所述方法包括：获取多任务中每个任务对应的数据集，所述数据集包括若干条数据；将所述数据集划分为测试集和筛选集，基于测试集和筛选集得到拼接集；采用预设大模型确定测试集中每条数据的第一测试得分和拼接集中每条数据的第二测试得分；当拼接集中任意一条数据的第二测试得分和测试集中对应数据的第一测试得分的关系满足预设条件时，将拼接集中的相应数据作为可用数据。
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