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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于案情的处置预案生成方法。本方法整合各方数据源,统一数据格式,确保数据质量并考虑法律知识完整性和规则变化应对。之后,选取部分规范化数据用于模型微调。微调所采用的是Lora模型方法,并将微调后的权重与大语言模型合并。最后,对微调模型进行进一步的精调,此时采用QLoRA方法,同样与微调后的大语言模型合并。本发明通过迁移学习的方式使模型对于参数不会过于敏感，同样对于数据集的质量要求不是很高，通过迁移学习使大语言模型可以用于各种不同的任务，也可以用于各个领域，使效率提高。
主权项：1.一种基于案情的处置预案生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，收集案情数据，经过数据处理组成输入案情数据集；步骤二，基于LoRA模型构建权重微调模型修改大语言模型的权重，使大语言模型学习输入案情数据集中的案件信息和对应的处理模式，得到初学案情分析的大语言模型；步骤三，将待分析的案情数据集输入初学案情分析的大语言模型进行测试，生成初步处置预案；步骤四，基于QLora模型构建权重精调模型；根据初步处置预案，权重精调模型调整初学案情分析的大语言模型的线性层的权重和偏置优化权重更新初学案情分析的大语言模型的线性层；步骤五，通过Adam随机梯度下降最小化损失函数训练权重精调模型，得到完成训练的权重精调模型；步骤六，将完成训练的权重精调模型的权重修改初学案情分析的大语言模型的权重，得到案情处置预案生成模型；步骤七，将待分析的案情文本输入案情处置预案生成模型中，得到案情相关的处置预案生成结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种基于案情的处置预案生成方法
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