【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及模型调优方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在当今人工智能技术蓬勃发展的时代，模型凭借其强大的语言理解和生成能力，在众多领域展现出巨大的应用潜力，尤其在垂直领域的应用需求日益增长。垂直领域往往具有专业性强、知识密集、场景复杂等特点，对模型的准确性、专业性和适应性提出了更高要求。
2、目前，对于应用于垂直领域的模型进行训练时，一般将收集的数据集直接输入模型进行训练，从而导致有效数据较少，调优效果较差。
技术实现思路
1、本申请提供了一种模型调优方法、装置、设备及存储介质，以至少解决相关技术中将收集的数据集直接输入模型进行训练，从而导致有效数据较少，调优效果较差的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种模型调优方法，方法包括：
3、获取初始数据集；初始数据集中包括多个初始问答对；初始问答对中包括初始问题和对应的初始答案；
4、从预设数据库中检索出各初始问题对应的第一数据；第一数据为与初始问题相关的数据；
<...【技术保护点】
1.一种模型调优方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的模型调优方法，其特征在于，所述从预设数据库中检索出各所述初始问题对应的第一数据，包括：
3.根据权利要求2所述的模型调优方法，其特征在于，所述采用目标模型并基于所述第一数据和所述初始问答对确定出目标问答对，包括：
4.根据权利要求3所述的模型调优方法，其特征在于，所述基于所述第一答案和所述第二答案确定出所述目标问答对，包括：
5.根据权利要求1所述的模型调优方法，其特征在于，所述基于所述目标问答对和所述初始数据集生成目标数据集，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种模型调优方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的模型调优方法，其特征在于，所述从预设数据库中检索出各所述初始问题对应的第一数据，包括：
3.根据权利要求2所述的模型调优方法，其特征在于，所述采用目标模型并基于所述第一数据和所述初始问答对确定出目标问答对，包括：
4.根据权利要求3所述的模型调优方法，其特征在于，所述基于所述第一答案和所述第二答案确定出所述目标问答对，包括：
5.根据权利要求1所述的模型调优方法，其特征在于，所述基于所述目标问答对和所述初始数...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘杰，
申请(专利权)人：苏州元脑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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