【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及大模型、自然语言处理、深度学习等人工智能。提供了一种问题解答模型的训练与问题解答方法、装置、电子设备与可读存储介质。
技术介绍
1、大语言模型(large language model，llm)是指使用大量文本数据训练得到的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解自然语言文本的含义等。大语言模型具有一定的推理能力，使得大语言模型能够对所输入的问题进行解答，从而获取问题的回答。但是现有技术中的大语言模型在通过推理解答问题时，存在获取的回答的准确性较低的问题。
技术实现思路
1、根据本公开的第一方面，提供了一种问题解答模型的训练方法，包括：获取第一样本问题；将所述第一样本问题与解答步骤抓取模板输入大语言模型，获取所述大语言模型输出的第一样本解答步骤；将所述第一样本问题、所述第一样本解答步骤与回答抓取模板输入所述大语言模型，获取所述大语言模型输出的第一样本回答；根据所述第一样本问题与所述第一样本解答步骤，对步骤规划模型进行预训练；根据所述第一样本问题、所述第一样本解答步...
【技术保护点】
1.一种问题解答模型的训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括，
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述第一样本问题、所述第一样本解答步骤与所述第一样本回答作为预训练数据包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据预训练得到的步骤规划模型与大语言模型，获取问题解答模型包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据预训练得到的步骤规划模型与大语言模型，获取问题解答模型包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据预训练得到的步骤规划模型与大语言模型，获取问题解答模型包括
7....
【技术特征摘要】
1.一种问题解答模型的训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括，
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述第一样本问题、所述第一样本解答步骤与所述第一样本回答作为预训练数据包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据预训练得到的步骤规划模型与大语言模型，获取问题解答模型包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据预训练得到的步骤规划模型与大语言模型，获取问题解答模型包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据预训练得到的步骤规划模型与大语言模型，获取问题解答模型包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一样本问题与所述第一样本解答步骤，对步骤规划模型进行预训练包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一样本问题、所述第一样本解答步骤与所述第一样本回答，对所述大语言模型进行预训练包括：
9.一种问题解答方法，包括：
10.一种问题解答模型的训练装置，包括：
11.根据权利要求10所述的装置，所述第二处理单元还用于执行：
12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述第二处理单元在将所述第一样本问题、所述第一样本解答步骤与所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺峰，王建华，欧俊杰，黄枰轩，冯知凡，崔骁鹏，佘俏俏，吴华，
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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