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申请/专利权人：上海人工智能创新中心
摘要：本发明涉及一种基于自洽投票的大语言模型幻觉检测器自我迭代训练方法，包括：获取原始的幻觉数据集并转换为预设的数据格式，基于转换后的幻觉数据集对大语言模型幻觉检测器进行第一阶段的训练；以输入数据中的问题信息作为多个不同的大语言模型的输入，采集对应的回答信息，构建新的输入数据，实现新的输入数据的标注并加入幻觉数据集中，对型幻觉检测器进行第二阶段的训练；以基于多种话题生成的多个问题信息作为多个不同的大语言模型的输入，采集对应的回答信息，构建新的输入数据，实现新的输入数据的标注并加入幻觉数据集中，对幻觉检测器进行第三阶段的训练。与现有技术相比，本发明实现了数据集规模和检测器精度的同时提升。
主权项：1.一种基于自洽投票的大语言模型幻觉检测器自我迭代训练方法，其特征在于，包括如下步骤：获取原始的幻觉数据集并转换为预设的数据格式，基于转换后的幻觉数据集对大语言模型幻觉检测器进行第一阶段的训练；以输入数据中的问题信息作为多个不同的大语言模型的输入，采集对应的回答信息，构建新的输入数据，基于自洽投票实现新的输入数据的标注并加入幻觉数据集中，基于当前的幻觉数据集对大语言模型幻觉检测器进行第二阶段的训练；以基于多种话题生成的多个问题信息作为多个不同的大语言模型的输入，采集对应的回答信息，构建新的输入数据，基于自洽投票实现新的输入数据的标注并加入幻觉数据集中，基于当前的幻觉数据集对大语言模型幻觉检测器进行第三阶段的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海人工智能创新中心 基于自洽投票的大语言模型幻觉检测器自我迭代训练方法
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