基于大语言模型驱动的学术论文检索方法、设备、介质

本发明公开了一种基于大语言模型驱动的学术论文检索方法、设备、介质，包括：根据输入的检索请求，通过若干学术论文数据库检索得到初步学术论文检索结果；对初步学术论文检索结果进行合并，并按相关性、热度、时间进行加权排序处理；将排序后的初步学术论文检索结果输入至预先训练好的第一大语言模型中，得到学术论文的文章摘要以及相似学术论文对比分析结果；其中，第一大语言模型的训练过程包括：构建包括摘要生成、问答、关键词提取、逻辑推理、信息抽取和文献综述生成在内的多样化任务样本，构建总损失函数以此训练第一大语言模型；所述总损失函数为摘要生成、问答、关键词提取、逻辑推理、信息抽取、文献综述损失函数的加权和。