【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种文本生成方法、模型训练方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，目前可以利用大语言模型(large language model，llm)来进行文本生成，通常需要将文本生成指令输入到训练好的大语言模型，就能够基于文本生成指令生成相应的目标文本。然而，相关技术中，大语言模型对文成生成指令的指令遵循能力较差，使得所生成的目标文本质量不高。
技术实现思路
1、以下是对本申请详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
2、本申请实施例提供了一种文本生成方法、模型训练方法、装置及电子设备，能够提高大语言模型的指令遵循能力，提高生成的目标文本的质量。
3、一方面，本申请实施例提供了一种文本生成方法，包括：
4、获取初始指令和约束维度文本，调用第一大语言模型基于所述约束维度文本往所述初始指令中添加多种约束条件文本，输出第一指令；
5、调用所述第一大语言模型从所述第一指令中删减至少一种...
【技术保护点】
1.一种文本生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的文本生成方法，其特征在于，所述第一大语言模型输出多种类型的所述第二指令，不同类型的所述第二指令是通过删减不同数量的所述约束条件文本得到的，所述组合所述样本文本得到对比文本集合，包括：
3.根据权利要求2所述的文本生成方法，其特征在于，所述对比文件集合包括所述基准文本以及剩余的其中一个所述样本文本，所述基于所述对比文本集合对第二大语言模型进行训练，包括：
4.根据权利要求2所述的文本生成方法，其特征在于，所述对比文件集合包括所述基准文本以及剩余的多个所述样本文本，所述基...
【技术特征摘要】
1.一种文本生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的文本生成方法，其特征在于，所述第一大语言模型输出多种类型的所述第二指令，不同类型的所述第二指令是通过删减不同数量的所述约束条件文本得到的，所述组合所述样本文本得到对比文本集合，包括：
3.根据权利要求2所述的文本生成方法，其特征在于，所述对比文件集合包括所述基准文本以及剩余的其中一个所述样本文本，所述基于所述对比文本集合对第二大语言模型进行训练，包括：
4.根据权利要求2所述的文本生成方法，其特征在于，所述对比文件集合包括所述基准文本以及剩余的多个所述样本文本，所述基于所述对比文本集合对第二大语言模型进行训练，包括：
5.根据权利要求1所述的文本生成方法，其特征在于，所述调用第一大语言模型基于所述约束维度文本往所述初始指令中添加多种约束条件文本，输出第一指令，包括：
6.根据权利要求5所述的文本生成方法，其特征在于，所述确定各个所述约束维度文本对应的约束权重，包括：
7.根据权利要求1所述的文本生成方法，其特征在于，所述约束维度文本具有多个层级，所述调用第一大语言模型基于所述约束维度文本往所述初始指令中添加多种约束条件文本，输出第一指令，包括：
8.根据权利要求7所述的文本生成方法，其特征在于，所述从位于第一个层级的各个所述约束维度...
【专利技术属性】
技术研发人员：余培杰，冯晓，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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