【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及大语言模型、自然语言处理、深度学习等人工智能，具体涉及一种基于大模型的题目处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、由于数学题目的数量大、题型丰富等特点，通过检索的方式获取题目答案的方法局限性较大，无法满足用户获取多样化题目答案的需求。
2、因此，如何利用生成式人工智能(artificial intelligence generatedcontent，aigc)，对数学问题进行高效准确的自动化求解，成为了一个值得研究的问题。
技术实现思路
1、本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本公开的目的在于提出一种基于大模型的题目处理方法、装置、电子设备及存储介质，不仅能够提高了题目求解的效率，而且在确保大语言模型的建模能力的同时，提高了计算的准确性。
3、根据本公开第一方面，提供了一种基于大模型的题目处理方法，包括：
4、将待处理的第一题目输入第一大模型；
5、对所述第一大...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的题目处理方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，在所述确定获取到所述第一题目对应的第一答案之后，还包括：
3.一种生成处理题目的大模型的方法，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述对每个所述第二答案进行算式检测，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其中，在所述对每个所述第二答案进行算式检测之后，还包括：
6.如权利要求3所述的方法，其中，所述获取第一数据集，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其中，在所述将每个所述第三题目及第三答案对，输入第二大模型之前，还包括
8....
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的题目处理方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，在所述确定获取到所述第一题目对应的第一答案之后，还包括：
3.一种生成处理题目的大模型的方法，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述对每个所述第二答案进行算式检测，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其中，在所述对每个所述第二答案进行算式检测之后，还包括：
6.如权利要求3所述的方法，其中，所述获取第一数据集，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其中，在所述将每个所述第三题目及第三答案对，输入第二大模型之前，还包括：
8.如权利要求3-7任一所述的方法，其中，所述基于第二数据集，对第一初始大模型进行训练，直至获取到目标第一大模型，包括：
9.一种基于大模型的题目处理装置，包括：
10.如权利要求9所述的装置，其中，所述第二获取模块，还用于：
11.一种生成处理题目的大模型的装置，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：周璟，蒋承霖，何晓楠，周晓，石磊，
申请(专利权)人：上海小度技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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