一种推荐系统的大语言模型对齐微调方法、系统及设备

本申请公开了一种推荐系统的大语言模型对齐微调方法、系统及设备，该方法将提示词中的关键部分和每个知识增强文本转换为高维嵌入向量，得到第一高维嵌入向量和第二高维嵌入向量；对多个知识增强文本进行筛选；采用训练数据集对预设推荐模型进行训练，得到第一嵌入向量矩阵和第二嵌入向量矩阵；将每个筛选后的知识增强文本对应的高维嵌入向量和第二嵌入向量矩阵中与待推荐目标相关的嵌入向量进行融合；基于每个筛选后的知识增强文本对应的融合特征向量和第一嵌入向量矩阵，对每个筛选后的知识增强文本进行打分；根据打分结果构建微调数据集，采用微调数据集对大语言模型进行对齐微调。本申请能够利用大语言模型自带的广泛外部知识，提高推荐效果。