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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明涉及自然语言处理领域，公开了一种大语言模型的经验迭代精炼方法、装置及设备，该方法包括：从各批次任务执行过程中抽取经验；根据所述经验确定不同批次任务之间传递经验的范式；根据抽取的经验形成经验池，对所述经验池中综合得分低于预设阈值的经验进行删除，将所述经验池中剩余的经验作为高质量经验保留。本发明解决了现有大模型生成软件在未见任务中的适应能力差、生成效率低下、准确率低的问题。
主权项：1.一种大语言模型的经验迭代精炼方法，其特征在于，包括：从各批次任务执行过程中抽取经验；根据所述经验确定不同批次任务之间传递经验的范式；根据抽取的经验形成经验池，对所述经验池中综合得分低于预设阈值的经验进行删除，将所述经验池中剩余的经验作为高质量经验保留。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 大语言模型的经验迭代精炼方法、装置及设备
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