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申请/专利权人：深圳市齐天云科技有限公司
摘要：本发明公开了一种用于大语言模型的微调训练方法及平台，涉及模型调整技术领域，该用于大语言模型的微调训练方法，通过多源数据的采集和预处理，提高了数据质量和多样性，为模型的调试提供了全面的数据支持。其次，通过多次数据分析和对比，生成量化的对比分析系数和修正差值，提供了科学的判断依据，确保模型的修正和优化更加准确，通过多次验证和调整，确保模型的性能达到预期标准，提高了模型上线后的可靠性和实用性，通过计算修正差值XZX，能够精细化调整模型，确保每次微调的准确性，根据前后两次计算的DBS值，动态调整微调的程度，避免过度或不足的调整，提高微调的有效性。
主权项：1.一种用于大语言模型的微调训练方法，其特征在于：具体步骤如下：S1、数据采集，将测试样本输入至待调试模型和通用模型内进行分别运行，并对待调试模型和通用模型运行的过程以及结果进行采样；S2、数据处理，对采样活动的多源数据进行预处理，并重新整理为第一数据集、第二数据集以及第三数据集；S3、数据分析，对重新整理的第一数据集、第二数据集以及第三数据集进行整合计算，从而生成对比分析系数DBS；S4、数据分析，将对比分析系数DBS与预设的第一阈值Y进行对比，从而生成第一对比结果，并根据第一对结果比判断待调试模型是否需要调整；S5、数据再分析，若第一对比结果为需要调整，则对待调试模型进行修正，重新生成对比分析系数，将两次计算获取的对比分析系数DBS分别与预设的第一阈值Y进行计算，从而生成修正差值XZX，并将修正差值XZX与预设的第二阈值R进行对比分析，从而生成第二对比结果；S6、根据第二对比结果，判断待调试模型是否需要再进行调整，若需要则重复执行S3～S5步骤，若不需要则上线该模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市齐天云科技有限公司 一种用于大语言模型的微调训练方法及平台
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