一种基于梯度驱动的拒绝感知智能问答模型微调方法及系统

本发明公开一种基于梯度驱动的拒绝感知智能问答模型微调方法，包括：构建拒绝感知数据集，包括已知正确样本和未知需拒绝样本；构建二阶梯度引导的拒绝影响公式，利用梯度驱动进行样本选择，形成蒸馏数据集；给蒸馏数据集中每个样本分配一个权重，利用元学习优化置信度阈值和温度，进行自适应权重微调；完成对大模型部署与微调，输出新的模型权重。本发明解决了现有技术中难以平衡“减少幻觉”与“避免过度拒绝”的问题，实现准确、高效地回答各类问题，为智能问答的泛化能力提升提供有力支持。