目标问答模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品

本申请提供一种目标问答模型训练方法、装置、设备、介质及程序产品。涉及计算机技术领域。该方法包括：获取基于目标领域内的数据生成的初始数据集，对初始数据集进行数据增强处理，生成衍生数据集；获取预生成的敏感数据集，对敏感数据集进行脱敏处理，得到敏感数据集对应的模糊数据集；敏感数据集为目标领域内包含预设敏感信息的数据集；根据初始数据集、衍生数据集和模糊数据集，得到训练数据集，根据训练数据集对预训练完成的通用大模型进行至少一个轮次的微调训练，得到目标问答模型；目标问答模型用于对目标领域的数据进行目标任务。本申请的方法，可以解决现有银行金融数据微调通用大模型的过程中存在安全性低和效率低的技术问题。