| 大語言模型問答任務準確性評價方法及基于微調的垂直領域優化研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：5136 K | |
| 標簽： 大語言模型 問答任務 語料庫 | |
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| 文檔介紹：隨著自然語言處理技術的進步，大語言模型展現了強大的語義理解和生成能力，但在實際應用中，其問答準確性仍面臨諸多挑戰，特別是垂直領域應用。首先梳理了通用大語言模型問答生成能力常見的評價指標，其次，從基于詞匯的自動評價方法、人工評價方法和基于大語言模型的評價方法三方面，闡述通用大語言模型問答任務準確性評價方法，而后，針對通用大語言模型垂直領域問答準確性較低的問題，以ChatGLM36B和國防動員領域為例，提出了構建垂直領域語料庫、精細化處理數據、定制化微調的“三步走”優化方法，通過人工評價和基于詞匯的自動評價的方式進行3輪測試評估，解決了通用大語言模型垂直領域問答精度較低的問題，顯著提升問答準確性。相關成果有望為其他通用大語言模型和垂直領域應用提供參考。 | |
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