一种基于大语言模型的饲料原料营养价值数据合成方法

一种基于大语言模型的饲料原料营养价值数据合成方法，包括如下步骤：步骤一：整理收集资料，构建问答文本数据集、专业词汇标注数据集以及指令微调数据集；步骤二：使用问答文本数据集、专业词汇标注数据集以及指令微调数据集选择轻量化开源大语言模型进行微调；步骤三：训练模型用于提取数据，使用RMSE函数作为数值型数据的损失函数，使用交叉熵损失函数作为文本型数据的损失函数进行模型训练；步骤四：构造原料营养价值数据集；步骤五：大语言模型生成对应的原料营养价值数据，对模型进行反向传播。本发明克服了饲料原料营养价值数据合成时难以利用自然语言信息和难以利用真实信息的缺点，解决饲料行业缺乏信息合成方法的痛点。