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申请/专利权人：清华大学;OPPO广东移动通信有限公司
摘要：本发明提供一种大语言模型安全对齐训练方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能领域。该方法包括：收集有害数据集并添加到训练数据中，有害数据集中的每个元素包括有害问题及与有害问题对应的有害回答；统计目标大语言模型被训练前生成有害问题生成对应的有害回答的概率；利用训练数据对目标大语言模型进行迭代训练；在每轮迭代完成后统计目标大语言模型生成有害问题及对应的有害回答的概率；基于统计的概率计算第一损失；利用第一损失的梯度对目标大语言模型的参数进行优化，并返回利用训练数据对目标大语言模型进行迭代训练的步骤直至迭代训练完成。本发明的方案能够让大语言模型充分遗忘有害知识，提升模型泛化能力。
主权项：1.一种大语言模型安全对齐训练方法，其特征在于，所述方法包括：收集有害数据集并添加到训练数据中，所述有害数据集中的每个元素包括有害问题及与有害问题对应的有害回答；统计目标大语言模型被训练前生成所述有害数据集中有害问题生成对应的有害回答的概率，得到第一概率；利用所述训练数据对所述目标大语言模型进行迭代训练；在每轮迭代完成后统计当前目标大语言模型生成所述有害数据集中有害问题及对应的有害回答的概率，得到第二概率；基于所述第一概率和所述第二概率计算第一损失；利用所述第一损失的梯度对所述目标大语言模型的参数进行优化，并返回所述利用所述训练数据对目标大语言模型进行迭代训练的步骤，直至迭代训练完成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 OPPO广东移动通信有限公司 大语言模型安全对齐训练方法、装置、电子设备及介质
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