【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机的，具体涉及一种基于大语言模型的因果关系确定方法及相关设备。
技术介绍
1、“大语言模型”是指大规模语言模型(large language model，llm)，是一种参数规模较大的语言模型，旨在理解和生成人类语言，通过大量的文本数据进行训练，可执行包括文本总结、翻译、情感分析等在内的广泛任务。大模型技术突飞猛进，为经济社会发展带来新机遇，如何实现大语言模型的落地应用是亟待研究的问题。
2、目前，建模人员针对特定业务场景进行业务模型构建时，由于业务知识不足、业务场景过于复杂等原因，容易将与业务模型的需求不匹配的部分特征混入模型架构中，这使得最终输出的业务模型的运行效果较差。
3、也就是说，相关技术没有提供可靠性较高的用于对建模特征进行筛选的方法。
技术实现思路
1、本公开的目的在于提供一种基于大语言模型的因果关系确定方法及相关设备，用于解决相关技术没有提供可靠性较高的用于建模特征筛选的方法的技术问题。
2、第一方面，本公开提供一种基于大语...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的因果关系确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述大语言模型对所述多个第一因果数据进行更新，得到多个第二因果数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述甄别结果指示所述多个第一因果数据中特征数据对所属的因果关系检测类型，所述因果关系检测类型包括因果关系错误、因果方向错误、因果关系未知、因果关系缺失和因果关系正确中的至少一个。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述大语言模型对所述多个第一因果数据进行因果关系检测，得到多个甄别结果
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的因果关系确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述大语言模型对所述多个第一因果数据进行更新，得到多个第二因果数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述甄别结果指示所述多个第一因果数据中特征数据对所属的因果关系检测类型，所述因果关系检测类型包括因果关系错误、因果方向错误、因果关系未知、因果关系缺失和因果关系正确中的至少一个。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述大语言模型对所述多个第一因果数据进行因果关系检测，得到多个甄别结果，包括：
5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个甄别结果，对所述多个第一因果数据分别进行修正，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：何刚，方磊，尚明栋，
申请(专利权)人：北京九章云极科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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