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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
摘要：本公开提供了生成式大语言模型训练方法、基于模型的搜索方法，涉及生成式模型、智能搜索等人工智能技术领域。该方法包括：基于用户查询文本与匹配的服务接口调用序列，构建第一训练集；利用第一训练集对预训练好的第一生成式大语言模型进行有监督微调训练，得到第二生成式大语言模型；基于相同用户查询文本与不同候选输出之间的用户偏好排序和预设模板集合，构建第二训练集；利用第二训练集对预训练好的第三生成式大语言模型进行有监督训练，得到奖励模型；将第二生成式大语言模型，基于奖励模型返回的得分，以强化学习方式进行训练。利用据此训练得到的生成式大语言模型可显著提升搜索场景下的搜索结果准确率和用户体验。
主权项：1.一种生成式大语言模型训练方法，包括：获取用户在搜索栏中输入的用户查询文本，且确定所述用户查询文本所表达有至少两个功能使用意图，分别确定与每个所述功能使用意图对应的目标服务接口和具体接口参数；根据与每个所述功能使用意图对应的目标服务接口和具体接口参数，生成相应的接口调用指令；根据不同的功能使用意图之间的执行依赖关系，确定不同的接口调用指令的执行顺序；按所述执行顺序组织不同的接口调用指令，得到服务接口调用序列；基于由所述用户查询文本与匹配的服务接口调用序列构成的样本对，构建第一训练集；利用所述第一训练集对预训练好的第一生成式大语言模型进行有监督微调训练，得到第二生成式大语言模型；在有监督微调的训练方式下，对所述第一生成式大语言模型中未出现的代表服务接口的新语言单元的特征，按照已有语言单元的特征的多元正态分布进行参数采样的初始化；基于相同用户查询文本与不同候选输出之间的用户偏好排序和预设模板集合，构建第二训练集，所述候选输出为与所述用户查询文本匹配的输出，所述预设模板集合包含记录有输入文本与相应的接口调用指令之间对应关系的各预设模板；利用第二训练集对预训练好的第三生成式大语言模型进行有监督训练，得到奖励模型；将所述第二生成式大语言模型，基于所述奖励模型返回的得分，以强化学习方式进行训练，得到目标生成式大语言模型。
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百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 生成式大语言模型训练方法以及基于模型的搜索方法
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