一种基于提示优化的大语言模型机器翻译强化方法

本发明公开了一种基于提示优化的大语言模型机器翻译强化方法，属于机器翻译强化技术领域。解决了现有技术中传统的针对大语言模型的微调方法因难以提升模型性能导致模型翻译结果不准确的问题；本发明通过提示解码器对提示解码器进行预训练和微调，得到预训练和微调后的提示解码器，构建基于提示解码器的大语言模型；引入SVD‑LoRA方法，对基于提示解码器的大语言模型进行端到端训练，得到训练后的大语言模型；基于外部知识库，构建优化后的的机器翻译的提示，将优化后的的机器翻译的提示输入到训练后的大语言模型，得到目标端语句。本发明提升了大语言模型翻译性能，能够自动优化提示并缩短输入提示长度，可以应用于对大语言模型进行微调。