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摘要：本申请公开了一种基于大语言模型的中药问答方法、装置、设备及介质，涉及医药问答领域。该方法从书籍文献、网络平台及中药数据集中获取多源中药知识数据，构建了适用不同场景的多元化的指令数据，克服了通过ChatGPTAPI收集，可能会引入非专业或不准确的信息，影响模型的性能和可靠性的缺陷，基于Baichuan2‑7B‑Chat模型进行训练，得到用于中药问答的模型，实现了从PT到SFT的流程，根据不同的适用场景设置不同的验证指标，对模型进行验证，克服了单一的或主观的评价指标，限制模型评价准确率的缺陷，本申请提高了中药问答的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于大语言模型的中药问答方法，其特征在于，所述基于大语言模型的中药问答方法包括：构建中药知识数据库；所述中药知识数据库包括从书籍文献、网络平台及中药数据集中获取的多源中药知识数据；根据所述中药知识数据库生成无监督数据和指令数据；所述指令数据的适用场景包括中药知识库、选择题、阅读理解、实体提取、医案诊断及中药或方剂推荐；构建Baichuan2-7B-Chat模型；所述Baichuan2-7B-Chat模型通过对Transformer解码器进行改进获得，改进方式包括：将Transformer解码器中的LayerNorm层替换为RMSNorm层，将Transformer解码器中的绝对位置编码层替换为旋转位置编码层，将Transformer解码器中的ReLu激活函数替换为SwiGLU激活函数；利用无监督数据对Baichuan2-7B-Chat模型进行无监督的预训练，获得预训练后的Baichuan2-7B-Chat模型；利用无监督数据和指令数据对预训练后的Baichuan2-7B-Chat模型进行有监督的训练，获得训练好的Baichuan2-7B-Chat模型；针对不同的适用场景设置验证指标，对训练好的Baichuan2-7B-Chat模型进行验证；利用验证通过的Baichuan2-7B-Chat模型进行中药问答。
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百度查询： 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心 一种基于大语言模型的中药问答方法、装置、设备及介质
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