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申请/专利权人：上海人工智能创新中心
摘要：本发明涉及一种用于大语言模型的智能体任务训练语料构建方法、设备及可读介质，该方法包括：对原始训练语料的格式和推理进行拆分和重新设计，通过将微调过程与预训练领域对齐，转化得到对话形式的不同智能体任务训练语句；按照能力维度划分，对不同智能体任务训练语句给予不同的损失权重；构造多样化的负样本，构建得到训练语料数据集。与现有技术相比，本发明细化了语言模型的代理调整过程，一方面将训练语料从固定格式中解构，与大语言模型的预训练域进行对齐，充分激发模型预训练时获得的能力，另一方面基于模型能力的数据平衡方式，使得模型在训练过程中更加关注到当前能力较差的方面、提高训练效率；并通过构建全面的负样本来减少幻觉问题。
主权项：1.一种用于大语言模型的智能体任务训练语料构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对原始训练语料的格式和推理进行拆分和重新设计，通过将微调过程与预训练领域对齐，转化得到对话形式的不同智能体任务训练语句；S2、按照能力维度划分，对不同智能体任务训练语句给予不同的损失权重；S3、构造多样化的负样本，构建得到训练语料数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海人工智能创新中心 一种用于大语言模型的智能体任务训练语料构建方法、设备及可读介质
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