一种训练模型的方法

本申请提供了一种训练模型的方法，该方法应用于人工智能技术领域，该方法包括：将目标查询文本输入至问答模型得到多个初始答案；对多个初始答案进行采样得到多个候选答案；将多个候选答案和目标查询文本输入至问答模型，得到至少一个目标候选答案和至少一个目标候选答案的确定理由；根据目标查询文本、至少一个目标候选答案和至少一个目标候选答案的确定理由，训练问答模型。该方法能够多维度生成多种答案并自我博弈挖掘潜在逻辑筛选出依据更充分的答案。利用筛选的答案和答案的确定理由训练模型，使模型深入理解问题与答案的因果关系，学习更通用的推理逻辑，减少无依据答案的输出概率，提高模型的准确度和可信度。