语言模型微调训练方法、对话生成方法及对话机器人

本申请提供一种语言模型微调训练方法、对话生成方法及对话机器人，训练方法包括：在预设多轮对话流程的意图节点，生成用于指示用户意图的意图语料，以及在意图节点对应的答复节点插入槽位标签，生成意图语料对应的答复语料，槽位标签包括变量标签，变量标签与目标答复话术对应；将意图语料和答复语料作为样本对话数据，输入语言模型进行微调训练，得到预训练的语言模型，预训练的语言模型获取用户输入的对话文本后，输出的答复语句包含槽位标签。该方案将话术逻辑与模型参数解耦，当业务需求变更时，仅需更新变量标签对应的答复话术即可实现话术更新，避免了传统方案中反复微调模型的计算资源消耗，显著提升了对话系统的灵活性和可维护性。