【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧医疗，尤其涉及一种大模型训练方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
1、医嘱是医生根据病人的病情以及治疗需要，在病人的用药、化验、饮食等方面做出的指示，即医生在医疗活动中下达的医学指令。通常情况下，每项医嘱仅包括一个内容，即每项医嘱仅对应于一种执行方式下的一种具体实施方式，并且其中注明了此项医嘱的下达时间以及执行时间。
2、现有的医疗数据管理过程中，一般基于人工标注数据对医嘱分类大模型进行训练，使用训练后的医嘱分类大模型进行医嘱分类，基于人工标注的方式进行医嘱分类大模型训练时，医嘱分类大模型不能有效理解医嘱样本表达的含义，使得训练后的医嘱分类大模型性能较差，降低了医嘱分类的准确性。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的在于提供一种大模型训练方法、系统、终端及存储介质，旨在解决现有的医嘱分类大模型性能较差的问题。
2、本专利技术实施例是这样实现的，一种大模型训练方法，所述方法包括：
3、获取任务描述和上下文示例，并根据所述上下文示例确
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1.一种大模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的大模型训练方法，其特征在于，控制所述医嘱分类大模型根据各医嘱样本、所述关键字样本和所述短语样本确定分类推理过程，包括：
3.如权利要求2所述的大模型训练方法，其特征在于，根据所述医嘱语义、所述关键字语义和所述短语语义确定推理决策，包括：
4.如权利要求1所述的大模型训练方法，其特征在于，根据所述上下文示例确定医嘱样本，包括：
5.如权利要求4所述的大模型训练方法，其特征在于，根据所述欧式距离对所述医嘱编码集合中的各医嘱进行升序排列，得到医嘱排列表之
...【技术特征摘要】
1.一种大模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的大模型训练方法，其特征在于，控制所述医嘱分类大模型根据各医嘱样本、所述关键字样本和所述短语样本确定分类推理过程，包括：
3.如权利要求2所述的大模型训练方法，其特征在于，根据所述医嘱语义、所述关键字语义和所述短语语义确定推理决策，包括：
4.如权利要求1所述的大模型训练方法，其特征在于，根据所述上下文示例确定医嘱样本，包括：
5.如权利要求4所述的大模型训练方法，其特征在于，根据所述欧式距离对所述医嘱编码集合中的各医嘱进行升序排列，得到医嘱排列表之后，还包括：
6.如...
【专利技术属性】
技术研发人员：喇全亮，史亚飞，谢冠超，朱洪泽，
申请(专利权)人：云知声信阳数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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