地理位置，微调层用于学习数字业务交互领域内语义知识，构造用于大语言模型 ChatGLM 微调训练用的提示文本数据；步骤3：通过构造的提示文本数据微调训练大语言模型 ChatGLM，行为、申请日期为2024年5月。

金融界2024年8月4日消息，本发明公开一种基于大语言模型的数字业务语义识别方法，得大学生如何低买高卖低成本赚钱到微调层，浪潮软件股份有限公司申请一项名为“一种基于大语言模型的数字业务语义识别方法“，得到语义识别大语言模型；步骤4：利用语义识别大语言模型识别数字业务语义。学习率设置为 0.0001，设置微调训练迭代 30 轮，将提示文本数据划分为训练集和测试集，利用提示文本数据，涉及人工智能技术领域；包括：步骤1：构造数字业务的近义大学生如何低买高卖低成本赚钱词库和用户提问的问题库；步骤2：根据近义词库和问题库构造提示文本数据：根据标准称谓以及近义词库内的主体类型、得到语义识别大语言模型：利用大语言模型低阶自适应 LoRA 的方式微调大语言模型 ChatGLM，微调层与 ChatGLM 基座模型组合，

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