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摘要：本发明涉及一种自适应条件的大语言模型代理调优方法，属于人工智能领域的自然语言处理技术领域。本发明首先计算基础模型、专家模型和反专家模型各自的预测logits；通过条件判断机制，分别计算基础模型与专家模型预测一致的索引、专家模型与反专家模型预测一致且基础模型与专家模型预测不一致的索引以及其他情况下的索引；根据条件判断结果，对不同情况下的logits进行选择性更新；基础模型与专家模型预测一致时，选择专家模型的logits进行更新；在完成logits的选择性更新后，通过softmax函数将调整后的logits转换为概率分布，并根据概率分布生成最终的预测文本；本发明增强模型的预测精度和泛化能力。
主权项：1.一种自适应条件的大语言模型代理调优方法，其特征在于：所述方法包括：Step1、初始化：首先，计算基础模型、专家模型和反专家模型各自的预测logits；logits是模型在输出层生成的未归一化得分，用于表示每个可能输出的相对可能性；Step2、条件判断：通过条件判断机制，分别计算基础模型与专家模型预测一致的索引、专家模型与反专家模型预测一致且基础模型与专家模型预测不一致的索引以及其他情况下的索引；Step3、选择性更新：根据条件判断结果，对不同情况下的logits进行选择性更新；基础模型与专家模型预测一致时，选择专家模型的logits进行更新；专家模型与反专家模型预测一致且基础模型与专家模型预测不一致时，选择基础模型的logits进行更新；其他情况，采用基础模型logits加上专家模型logits减去反专家模型logits的线性组合进行更新；Step4、生成预测文本：在完成logits的选择性更新后，通过softmax函数将调整后的logits转换为概率分布，并根据概率分布生成最终的预测文本。
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