【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种基于大语言模型的强化学习自动构建提示词方法及装置。
技术介绍
1、在当今数字化时代，大语言模型已成为人工智能领域的重要组成部分，其应用覆盖了诸多领域，包括自然语言处理、机器翻译、智能对话系统等。大语言模型的发展始于对语言智能处理的渴望，这种模型通过深度学习技术对海量文本数据进行学习，从而能够生成流畅、准确的文本输出。这一特点使得大语言模型的决策具有很强的可解释性，因此将大语言模型应用在对于可解释性需求强烈的强化学习任务之中是十分具有前景的方向。强化学习是一种通过试错来学习最优行为策略的机器学习方法，在许多实际场景中具有广泛的应用前景。大语言模型的引入为强化学习提供了强大的支持。例如，通过与环境进行交互，大语言模型能够生成丰富的文本提示，为强化学习算法提供更丰富的状态信息，从而提升学习效率和性能。这种结合为自动化决策、智能游戏设计、自动化写作等领域带来了巨大的潜力。
2、但是直接使用大语言模型解决强化学习问题的效果并不是很理想，目前有两种常见的手段用以提升大语言模型的表现：一种是收集足够的语...
【技术保护点】
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2.如权利要求1所述的一种基于大语言模型的强化学习自动构建提示词方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的一种基于大语言模型的强化学习自动构建提示词方法，其特征在于：
4.如权利要求2所述的一种基于大语言模型的强化学习自动构建提示词方法，其特征在于：
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【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的强化学习自动构建提示词方法，其特征在于，所述基于大语言模型的强化学习自动构建提示词方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于大语言模型的强化学习自动构建提示词方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的一种基于大语言模型的强化学习自动构建提示词方法，其特征在于：
4.如权利要求2所述的一种基于大语言模型的强化学习自动构建提示词方法，其特征在于：
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6.如权利要求1所述的一种基于大语言模型的强化学习自动构建提示词方法，其特征在于，所述对获取的答案进行解析，以进行答案格式合法性的判断...
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