一种用于口腔医学智能分诊的大模型推理能力增强方法

本发明公开了一种用于口腔医学智能分诊的大模型推理能力增强方法，其包括获取若干病历数据，选取满足预设条件的病历数据作为病历数据集；采用开源推理大模型将病历数据集中的病历数据转化为包含推理过程的指令数据，并筛选满足预设规则条件的指令数据；基于所有指令数据，采用LoRA对大模型进行有监督微调，将原始大模型作为参考模型以维持通用知识，训练得到推理能力增强的口腔医学大模型。本方案通过基于真实病历构建训练数据集，采用指令微调和直接偏好优化等技术对通用大模型进行微调，提升其智能分诊场景下的推理能力。