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摘要：本发明实施例提供了一种模型训练方法、答复语句的生成方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取需要通过模拟目标角色以进行答复的待处理语句；从预设词条集中，确定与待处理语句相匹配的待利用词条；其中，预设词条集中包括：描述目标角色的角色经历的经历词条，和或描述目标角色所属作品的故事背景的背景词条；组合预设的第一提示词模板、待处理语句和参考信息，得到第一预测提示词；参考信息包括：待利用词条和用于介绍目标角色的角色描述；将第一预测提示词输入第一大语言模型，得到第一大语言模型输出的答复语句。通过本方案能够提高利用大语言模型模拟作品中的角色与用户进行对话的泛用性。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个样本数据组；其中，一个样本数据组包含：第一样本语句、第一样本信息，以及第一样本答复；所述第一样本语句为：需要通过模拟样本角色以进行答复的语句；所述第一样本信息包括：与所述第一样本语句相匹配的待利用词条和用于介绍所述样本角色的角色描述；与所述第一样本语句相匹配的待利用词条为：从预设词条集中根据所述第一样本语句中的样本角色确定的；所述预设词条集中包括：描述所述样本角色的角色经历的经历词条，和或描述所述样本角色所属作品的故事背景的背景词条；针对每一样本数据组，组合预设的第一提示词模板、该样本数据组中的第一样本语句和第一样本信息，得到该样本数据组对应的第一样本提示词；将得到的第一样本提示词输入初始结构的第一大语言模型，得到第一大语言模型输出的该第一样本提示词对应的答复语句；根据得到的该第一样本提示词对应的答复语句与该样本数据组中的第一样本答复的之间的差异，计算损失值；基于得到的损失值，对初始结构的第一大语言模型的模型参数进行调整，直至达到收敛，得到训练好的第一大语言模型。
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百度查询： 北京奇艺世纪科技有限公司 模型训练方法、答复语句的生成方法、装置及电子设备
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