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申请/专利权人：广州探域科技有限公司

摘要：本发明提出了一种基于动态信息的模型增量微调方法、系统、设备及介质，方法包括：采集商品信息数据，对所述商品信息数据进行预处理，获得商品变化数据；基于所述商品变化数据确定监督训练集的监督问题，基于所述监督问题和商品变化数据构建语言模型的监督数据集，所述监督数据集包括训练集、测试集以及验证集；将Adapter模块对所述语言模型中对模型进行优化；通过所述监督数据集对优化后的语言模型进行微调训练；根据模型评价指标评估微调训练的语言模型性能，输出目标语言模型。

主权项：1.一种基于动态信息的模型增量微调方法，其特征在于，所述方法包括：S1:采集商品信息数据，对所述商品信息数据进行预处理，获得商品变化数据；S2：基于所述商品变化数据确定监督训练集的监督问题，基于所述监督问题和商品变化数据构建语言模型的监督数据集，所述监督数据集包括训练集、测试集以及验证集；S3：采用Adapter模块对所述语言模型中对模型进行优化；S4：通过所述监督数据集对优化后的语言模型进行微调训练；S5：根据模型评价指标评估微调训练的语言模型性能，输出目标语言模型；所述采集商品信息数据，对所述商品信息数据进行预处理，获得商品变化数据，包括：S11：定时采集平台上更新的商品信息，所述商品信息包括商品属性信息、商品价格信息以及商品关联信息；S12：对所述商品信息数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗、数据去噪、数据标注、数据增强以及变化特征提取；所述基于所述商品变化数据确定监督训练集的监督问题，包括：S21:根据输入的商品信息以及商品变化数据确定目标监督问题，所述监督问题包括生成商品描述文本、查询商品属性以及商品价格变动；所述基于所述监督问题和商品变化数据构建语言模型的监督数据集,包括：S22：对于所述生成商品描述文本的监督问题，通过输入部分商品信息和或商品变化数据对实时商品信息关联，以输出完整的商品描述文本作为目标监督问题进行所述监督数据集的构建；S23：对于所述查询商品属性的监督问题，通过输入查询语句对商品属性进行关联，以输出所述查询语句相对应的属性关联回复作为目标监督问题进行所述监督数据集的构建；S24：对于所述商品价格变动的监督问题，通过输入所述商品变化数据对商品信息进行关联，以输出所述商品变化数据对应的价格变化说明作为目标监督问题进行所述监督数据集的构建。

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