【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及人工智能领域，特别涉及一种预训练模型的微调方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、预训练大模型通常具有强大的表征能力，可以应用与各种自然语言处理任务，如文本标注、序列标注、机器翻译等等。通常情况下，预训练大模型投入到具体的应用场景之前需要进行对模型进行微调。
2、相关技术中，采用prompt(提示)的方式对预训练大模型进行微调，在不同的应用场景中通过prompt优化的方式生成更加优质的prompt，通过人工设计和调整实现prompt的优化，以引导预训练模型生成更准确、更符合用户期望的回答，从而实现对预训练大模型进行定制化，使其适应特定的任务或领域。
3、然而，在依赖于人工设计和调整进行prompt优化时，往往需要大量的专业知识和实验迭代，并且存在主观性和限制性，不同的设计者会有不同的决策和倾向，智能化程度较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种预训练模型的微调方法、装置、设备及存储介质。所述技术方案如下：
2、一方面，本申请实...
【技术保护点】
1.一种预训练模型的微调方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一回复评分以及所述样本信息，通过所述生成式模型对所述提示文本进行优化，得到优化提示文本，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在存在至少两个所述提示优化维度的情况下，所述通过所述生成式模型，从所述提示优化维度对所述第一回复文本进行评价，得到所述第一回复文本在所述提示优化维度的所述第一回复评分，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种预训练模型的微调方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一回复评分以及所述样本信息，通过所述生成式模型对所述提示文本进行优化，得到优化提示文本，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在存在至少两个所述提示优化维度的情况下，所述通过所述生成式模型，从所述提示优化维度对所述第一回复文本进行评价，得到所述第一回复文本在所述提示优化维度的所述第一回复评分，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本信息中还包括所述样本任务数据对应的第三回复文本，所述第三回复文本是所述样本任务数据对应的预期回复文本；
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述优化提示文本对预训练模型进行微调，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到优化提示文本之后，所述方法还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述优化提示文本生成提示模板，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：代勇，杜楠，周聪，程鹏宇，曾趸，陈万顺，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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