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摘要：本发明提供一种垂直领域大语言模型的训练方法、装置和电子设备，涉及人工智能技术领域。所述垂直领域大语言模型的训练方法，包括：获取目标垂直领域文本数据；从目标垂直领域文本数据中提取频繁出现的相邻字符对，得到目标垂直领域词表；使用目标垂直领域词表，扩充基础大语言模型的原始词表；对扩充原始词表后的基础大语言模型进行继续训练，得到目标垂直领域大语言模型，以利用目标垂直领域大语言模型生成针对目标垂直领域问题的答案。本发明可以充分利用有限的特定垂直领域的标注数据，以根据有限的标注数据训练得到在特定垂直领域表现良好的大语言模型。
主权项：1.一种垂直领域大语言模型的训练方法，其特征在于，包括：获取目标垂直领域文本数据；从所述目标垂直领域文本数据中提取频繁出现的相邻字符对，得到目标垂直领域词表；使用所述目标垂直领域词表，扩充基础大语言模型的原始词表；对扩充原始词表后的所述基础大语言模型进行继续训练，得到目标垂直领域大语言模型，以利用所述目标垂直领域大语言模型生成针对目标垂直领域问题的答案。
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百度查询： 清华大学 垂直领域大语言模型的训练方法、装置和电子设备
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