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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明公开了一种大语言模型的领域知识掌握度自测方法与系统，涉及自然语言处理、大语言模型技术领域。所述方法包括，获取待预测的大语言模型，以及某个领域知识文本库；根据所述领域知识文本库，处理成带有类标签的逻辑关系集；根据所述逻辑关系集，针对每个标签类，生成一系列测试数据和预设答案；根据所述测试数据、预设答案以及设计的大语言模型领域知识掌握度自测模型，得到初步分析结果；根据所述领域知识掌握度的初步分析结果，得到领域知识掌握度的最终测试结果。本发明通过测试，客观地评估大语言模型领域知识掌握度，有助于降低偏差信息、优化大语言模型的能力。具有很强的可行性，为探索大语言模型的推理策略提供了深刻的技术方向。
主权项：1.一种大语言模型的领域知识掌握度自测方法，其特征在于：包括，获取待预测的大语言模型，以及某个领域知识文本库；根据所述领域知识文本库，处理成带有类标签的逻辑关系集；根据所述逻辑关系集，针对每个标签类，生成一系列测试数据和预设答案；根据所述测试数据、预设答案以及设计的大语言模型领域知识掌握度自测模型，得到初步分析结果；根据所述领域知识掌握度的初步分析结果，得到领域知识掌握度的最终测试结果；所述根据所述逻辑关系集，针对每个标签类，生成一系列测试数据和预设答案，包括，对逻辑关系集按类别进行随机选择，得到某个标签类的测试数据集；对每条测试数据随机选取非标签数据，作为该测试数据对应的预设答案；所述自测模型包括，基于大语言模型的生成器，根据所述测试数据以及该任务提示生成描述性文本；基于大语言模型的提议器，根据所述描述性文本、预设答案以及该任务提示构建领域知识逻辑试题；基于大语言模型的响应器，根据所述逻辑试题和该任务提示或逻辑试题、该任务提示和描述性文本得到逻辑试题答案；基于大语言模型的评估器，根据所述逻辑试题答案、预设答案以及该任务提示得到初步分析结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种大语言模型的领域知识掌握度自测方法与系统
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