一种扩充大模型指令微调数据集的方法及系统

本发明提出一种扩充大模型指令微调数据集的方法及系统，属于人工智能技术领域，包括：获取数据集，通过深度和广度两个方面对数据集进行扩充；深度上采用添加约束、指令深化、指令具体化、增加推理步骤；广度上通过提示词让大模型生成与原有指令在同一领域上的其他问题，将生成的指令送入大模型，得到响应，最后，对新生成的指令和响应进行判断是否成功且有意义，对于失败的指令进行指令消除；采用深度和广度两个方面对数据集进行扩充；主要在数量和复杂度两个方面来扩展，可以产生大量高质量和复杂的指令数据集，极大地节省了人工的时间和精力。