一种大模型的训练数据处理方法、装置、介质及设备

本说明书实施例公开了一种大模型的训练数据处理方法，该方法将通过获取包含大模型的推理过程的初始数据集，从推理过程中确定在初始数据集的模型输入中，大模型推理出输出结果所需的条件，并对模型输入中确定出的条件进行更新，使模型输入不再具备大模型输出结果所需的条件，得到标注为无法输出结果的训练数据集，基于该训练数据集对待调整的大模型进行微调。该方法通过大模型的推理过程，确定输出结果所必需的条件，再基于此将模型输入中对应的条件更新，使得训练样本集不再具备推理出真实输出结果的条件，从而训练大模型能够识别不具备输出结果的模型输入的能力，避免大模型输出结果出现“幻觉”的情况。