【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能、大规模语言模型、对话大模型训练领域，尤其涉及一种用于对话大模型的多轮对话训练方法。
技术介绍
1、在近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，对话系统成为人工智能领域中备受关注的研究方向。对话系统的目标是使计算机能够像人类一样进行自然语言交流，从而实现智能化的对话和回答。这种技术在实际应用中具有广泛的潜力，可以用于智能客服、虚拟助手、自动问答系统等领域，以提供更好的用户体验和服务质量。
2、然而，要构建一个高质量的对话系统是具有挑战性的。通用对话大模型需要处理多样化的用户输入、理解复杂的语义结构、保持上下文的连贯性，并能够输出准确、流畅、有逻辑的回复。传统的基于规则或检索的对话系统存在着受限于固定规则和知识库，难以适应复杂多变的真实场景的问题。
3、随着深度学习和自然语言处理的进步，基于神经网络的对话生成模型如transformer和gpt等已经取得了显著的成果。这些模型能够自动学习语言特征和上下文信息，具有更好的灵活性和表现力。然而，对话大模型训练仍然面临一些挑战，例如数据稀缺问题、对话历史处理以及知识和场景适应性。大规模对话数据的标注成本高昂，尤其是多轮对话的数据。缺乏足够多样性的数据会影响模型的泛化能力和对复杂场景的适应性；多轮对话中的历史信息可能非常庞大，如何有效地利用这些信息是一个挑战；通用对话大模型可能缺乏特定领域的专业知识，导致在知识问答和特定场景下的表现有限。
4、因此，为了充分发挥对话大模型的潜力，有必要设计一种高效、有效地训练大规模对话模型的方法，以提高对
技术实现思路
1、为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种用于对话大模型的多轮对话训练方法。旨在提升中文对话大模型的回答质量，使其在应对各类场景的对话时能够更好的理解用户的需求并给出恰当的回答。通过对训练数据进行数据增强以及在训练和推理时采用一种对话历史的筛选机制，提高模型对当前场景的理解能力，同时使用专业知识对模型进行预训练来提高模型生成的内容质量，提高模型回答的可靠性。
2、本专利技术的技术方案是：
3、一种用于对话大模型的多轮对话训练方法，提出采用数据增强技术扩充训练数据，其特征在于采用数据增强技术对训练数据进行扩增，生成多样化的对话语料，以提高模型的泛化能力和避免过拟合问题。
4、引入一种对话历史筛选机制对训练数据进行处理，重点保留与当前对话相关的历史信息，去除无关或冗余的历史记录，以提高对话生成效率。
5、利用预训练模型，将领域专业知识引入对话模型的训练，增强模型的知识问答能力和场景适应性。
6、具体如下：
7、1.数据增强技术：本专利技术的数据增强技术采用了多种方法来丰富对话训练数据。通过对训练数据进行随机扰动，包括词语替换、插入和删除等操作，可以产生更多样化的对话语料。例如，在一个特定的对话上下文中，将一个关键词替换为其同义词或近义词，能够生成具有相似语义但不同表达方式的对话句子。此外，随机插入额外的对话片段，可以模拟不同场景下的对话情境，增加对话模型对不同场景的适应性。同时，通过随机删除部分词语，可以模拟用户信息不完整或不清楚的情况，从而提高对话模型的鲁棒性。通过这些数据增强方法，训练数据集中将包含更多多样化的对话样本，使得对话模型能够更好地应对各种用户输入情况，增强模型的泛化能力，避免过拟合问题。
8、2.对话历史筛选机制：在长对话的训练中，本专利技术的对话历史筛选机制有助于优化对话历史的处理。对话历史可能包含大量信息，但并不是所有历史信息都对当前轮的对话生成有帮助。因此，为了提高对话生成效率，本专利技术采用了一种筛选机制来选择与当前对话相关的历史信息。主要通过对话历史的关键词或主题进行匹配和筛选。对于每一轮对话，我们提取其中的关键词或主题，并与历史对话进行匹配。如果某一轮对话的关键词或主题在历史对话中出现，则保留该历史对话；反之，则将其去除。通过这种方式，我们可以保留与当前对话相关的历史信息，去除无关或冗余的历史记录，从而减轻模型的计算负担，提高对话生成效率。同时，通过去除无关或冗余的历史记录，还能避免模型受到无关信息的干扰，从而生成更准确、一致的回复。
9、3.知识引入与预训练模型：本专利技术的知识引入技术是为了增强对话模型的知识问答能力和场景适应性。外部知识库可以是特定领域的百科知识、行业术语、常见问题等。对话模型可以通过从外部知识库检索相关信息，从而为用户提供更准确、专业的回复。例如，在医疗领域的对话中，模型可以从医学知识库中获取有关疾病、症状和治疗方法的信息，从而提供更准确的医学建议。此外，预训练模型通过在大规模语料上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和语义表示。将预训练模型引入对话训练中，可以使对话模型更好地理解语义和上下文，提高模型在对话连贯性和流畅度方面的表现。这样的技术组合使得对话模型更具有适应不同领域和复杂场景的能力，从而更好地满足用户的需求。
10、本专利技术的有益效果是
11、通过综合运用数据增强技术、对话历史筛选机制以及知识引入与预训练模型，这些技术点的互相协作使得对话模型在对话质量、表现能力和适应性方面都得到进一步提升，为用户提供更优质、智能化的交互体验。
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1.一种用于对话大模型的多轮对话训练方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
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【技术特征摘要】
1.一种用于对话大模型的多轮对话训练方法，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，<...
【专利技术属性】
技术研发人员：展恩昊，魏子重，郭冬升，张铮，岳爱珍，
申请(专利权)人：山东浪潮科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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