一种大模型生成数据质量确定方法及系统

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一种大模型生成数据质量确定方法及系统
申请号:CN202411587507
申请日期:2024-11-08
公开号:CN119128548A
公开日期:2024-12-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种大模型生成数据质量确定方法及系统,包括以下步骤:获取大模型的生成数据和源数据;将生成数据输入标准数据模型,获取第一质量评估等级;根据大模型的相似训练数据和对应的相似生成数据获取第二质量评估等级;根据相似历史生成数据的数据效用和第三质量评估等级;确定生成数据的初级数据质量等级和风险数据;生成数据投入应用场景后,根据生成数据效用和初级数据质量等级获取生成数据质量等级;确定异常生成数据,根据数据缺陷调整大模型的模型参数;提高了模型精度,改善了生成数据的生成过程,对投入应用场景前的生成数据进行质量评估,提高了生成数据的整体数据效用,保障了投入应用场景的生成数据的数据质量。
技术关键词
生成数据集 数据项 定义 数据获取模块 场景 机器学习模型 风险 参数 精度 切片 表达式 周期 标记 关系
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