一种大语言模型的训练方法、装置、设备及存储介质

本发明提供了一种大语言模型的训练方法、装置、设备及存储介质，属于自然语言处理技术领域，包括：获取大语言模型的原始训练数据集，基于原始训练数据集中的问题在知识库中进行检索，得到问题的多个相关文档和不相关文档；预测问题在多个相关文档中的答案和对应的概率，将预测的概率与预设阈值进行比较，若目标答案对应的预测概率大于或者等于预设阈值，则将目标答案所在的文档作为目标文档；基于目标文档构建问答样本，基于不相关文档构建拒答样本；基于问答样本和拒答样本对大语言模型进行训练。该方法能够降低大语言模型产生幻觉、生成无关内容的风险，提高大语言模型的准确率。