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面向集成学习的大模型微调下的问答方法及装置 

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申请/专利权人:北京工业大学

摘要:本发明提供一种面向集成学习的大语言模型微调下的问答方法及装置,该方法包括:对LLMs模型进行预训练得到基准LLMs模型;基于集成学习策略对奖励模型进行训练,得到集成奖励模型;基于强化学习策略根据所述集成奖励模型输出的奖励分数对所述基准LLMs模型进行微调,得到目标LLMs模型;将用户的问题输入目标LLMs模型,得到所述问题的答案。本发明通过融合基于集成学习策略的奖励模型和基于人类反馈的强化学习技术,以实现对人类偏好的精准对齐,提高LLMs在特定领域的性能。

主权项:1.一种面向集成学习的大模型微调下的问答方法,其特征在于,包括:对LLMs模型进行预训练得到基准LLMs模型;基于集成学习策略对奖励模型进行训练,得到集成奖励模型;基于强化学习策略根据所述集成奖励模型输出的奖励分数对所述基准LLMs模型进行微调,得到目标LLMs模型;将用户的问题输入目标LLMs模型,得到所述问题的答案。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京工业大学 面向集成学习的大模型微调下的问答方法及装置

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