设置微调训练迭代30轮，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，申请日期为2024年5月。金融界2024年8月4日消息，利用提示文本数据，微调层与C
金融界2024年8月4日消息，利用提示文本数据，微调层与 ChatGLM 基座模型组合，公开号 CN202410552536.8 ，构造用于大语言模型 ChatGLM 微调训练偷偷藏不住 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，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，天眼查知识产权信息显示，
专利摘要显示，需求、行为、地理位置，****偷偷藏不住 **
本文源自金融界
学习率设置为 0.0001，得到微调层，微调层用于学习数字业务交互领域内语义知识，涉及人工智能技术领域；包括：步骤1：构造数字业务的近义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、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“，将提示文本数据划分为训练集和测试集，得到语义识别大语言模型；偷偷藏不住 步骤4：利用语义识别大语言模型识别数字业务语义。1.本站遵循行业规范，任何转载的稿件都会明确标注作者和来源；2.本站的原创文章，请转载时务必注明文章作者和来源，不尊重原创的行为我们将追究责任；3.作者投稿可能会经我们编辑修改或补充。
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