摘要
本发明提供一种基于大模型的方案生成与优化模型的训练方法及其装置,该基于大模型的方案生成与优化模型的训练方法包括:获取样本实验方案及其样本需求;以样本实验方案和样本需求为训练样本,以第一自回归损失为损失函数训练得到方案生成模型;以历史优化轨迹和目标方案为训练样本,以改进意见损失为损失函数对第二语言处理训练得到反馈模型;以样本需求、历史优化轨迹、反馈模型在历史训练过程中输出的样本改进意见为训练样本,以第二自回归损失为损失函数训练得到优化模型;基于方案生成模型、反馈模型和优化模型得到方案生成与优化模型;本发明所述方法实现了针对专用设备或系统的方案的自动化设计和优化,提高了实验方案生成效率和准确率。
技术关键词
样本
非暂态计算机可读存储介质
大语言模型
轨迹
处理器
计算机程序产品
训练装置
专用设备
文本
模块
存储器
电子设备
解码
数据
策略
因子
机制
编码
代表
参数
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络模型
数据
高程差异
地理实体
无监督学习方法
内容识别方法
历史评分数据
模型库
文件内容识别
可执行程序代码
自动化审计方法
文本
BERT模型
审计设备
审计装置
采集组件
抓取控制方法
机械臂
抓取控制装置
物体
主动脉脉搏波
速度预测方法
人体腹
距离估计
解码器