【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及一种问诊大模型的训练方法、基于大模型的问诊方法和装置。
技术介绍
1、当前医疗健康行业中，医生与患者之间的有效沟通对于准确诊断和提供高质量医疗服务至关重要。为解决这一问题，可以基于大模型辅助医生与患者进行高效沟通。
技术实现思路
1、本公开提供了一种用于问诊大模型的训练方法、基于大模型的问诊方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
2、根据本公开的一方面，提供了一种问诊大模型的训练方法，包括：获取医疗领域的多轮医患问诊对话，所述多轮医患问诊对话中包括多轮患者输入信息和每轮所述患者输入信息对应的医生应答信息；确定问诊大模型的提示词，并基于所述提示词和所述多轮医患问诊对话，生成训练语料；将所述训练语料输入问诊大模型中输出每轮患者输入信息的医生预测答复，并根据每轮患者输入信息的所述医生预测答复和所述医生应答信息，确定所述问诊大模型的损失函数；基于所述损失函数对所述问诊大模型进行调整，并继续对调整后的模型进行训练，直至满足训练结束条件得到目标问诊大模
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【技术保护点】
1.一种问诊大模型的训练方法，其中，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据每轮患者输入信息的所述医生预测答复和所述医生应答信息，确定所述问诊大模型的损失函数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取医疗领域的多轮医患问诊对话，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述多轮初始医患问诊对话进行过滤，得到所述多轮医患问诊对话，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取多轮初始医患问诊对话，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取多轮初始医患问诊对
<...【技术特征摘要】
1.一种问诊大模型的训练方法，其中，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据每轮患者输入信息的所述医生预测答复和所述医生应答信息，确定所述问诊大模型的损失函数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取医疗领域的多轮医患问诊对话，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述对所述多轮初始医患问诊对话进行过滤，得到所述多轮医患问诊对话，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取多轮初始医患问诊对话，包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取多轮初始医患问诊对话，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述训练语料输入问诊大模型中进行训练之前，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述医学文献获取医疗领域的词汇，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述候选分词确定所述医疗领域的词汇，包括：
10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述医学文献获取医疗领域的词汇，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述基于字节级字节对编码bbpe，对所述字符序列中的字符与初始词汇表中的字符进行聚类处理，得到所述医疗领域的词汇，包括：
12.根据权利要求1所述的方法，其中，得到所述目标问诊大模型之后，还包括：
13.一种基于大模型的问诊方法，其中，所述方法包...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭佳昌，夏源，陈俊，黄海峰，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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