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摘要：本发明提供一种基于大语言模型的行动方案生成模型的训练方法及装置，其中方法包括：获取行动方案样本的背景信息，以及初始大语言模型；基于背景信息，以及通用大语言模型，构建行动方案样本的想定数据集；基于想定数据集，以及通用大语言模型，构建行动方案样本的问题数据集；基于问题数据集，以及通用大语言模型，构建行动方案样本的方案数据集；基于问题数据集以及方案数据集，对初始大语言模型进行训练，得到行动方案生成模型。本发明提供的方法，基于连续多阶段的数据集构建，提升了训练数据的全面性、准确性、可定制性。并通过构建得到的数据集对初始大语言模型进行微调训练，提升行动方案生成模型的准确性、可行性、实用性。

主权项：1.一种基于大语言模型的行动方案生成模型的训练方法，其特征在于，包括：获取行动方案样本的背景信息，以及初始大语言模型；基于所述背景信息，以及通用大语言模型，构建所述行动方案样本的想定数据集，所述想定数据集用于反映生成行动方案所依赖的关键要素；基于所述想定数据集，以及所述通用大语言模型，构建所述行动方案样本的问题数据集；基于所述问题数据集，以及所述通用大语言模型，构建所述行动方案样本的方案数据集；基于所述问题数据集以及所述方案数据集，对所述初始大语言模型进行训练，得到行动方案生成模型；所述基于所述想定数据集，以及所述通用大语言模型，构建所述行动方案样本的问题数据集，包括：基于所述想定数据集，以及所述通用大语言模型，得到初始问题数据集；基于所述通用大语言模型以及进化提示文本，对所述初始问题数据集进行进化，得到所述问题数据集；所述基于所述通用大语言模型以及进化提示文本，对所述初始问题数据集进行进化，得到所述问题数据集，包括：基于进化分布概率，从所述进化提示文本中确定当前提示文本；基于所述通用大语言模型，以及所述当前提示文本，对所述初始问题数据集中的各问题进行进化，得到所述问题数据集；所述进化提示文本包括：深度提示文本、广度提示文本、创新提示文本、条件约束提示文本、概念替换提示文本中的至少一种；所述基于所述问题数据集，以及所述通用大语言模型，构建所述行动方案样本的方案数据集，包括：基于预设的标准提示文本，指示所述通用大语言模型，生成所述问题数据集中各问题的行动方案，得到所述方案数据集；所述标准提示文本包含所述行动方案的构成要素名称。

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百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于大语言模型的行动方案生成模型的训练方法及装置