【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体设计一种基于运行时微调生成心理咨询师风格回答的方法。
技术介绍
1、随着模型大小和语料库大小的缩放，大语言模型展示了运行时微调能力，即从上下文中的几个例子中学习。许多研究表明，大语言模型可以通过运行时微调能力执行一系列复杂任务。这一能力已被广泛验证为大语言模型的新兴能力。首先，运行时微调需要一些示例来形成上下文。这些示例通常是用自然语言模板编写的。然后，运行时微调将问题和上下文拼接起来形成提示，输入到语言模型中进行预测。与监督学习需要更新模型参数不同，运行时微调不进行参数更新，而是直接使用预训练语言模型进行预测。
2、问答风格的一种实现方案是对大语言模型进行微调，预训练语言模型在通过微调在处理下游任务时取得了不错的效果，依然需要尝试各种提示来触发所需的行为，因为提示学习的关键点就是找到最合适的提示，并且无法直接评估模型到底在微调中学到了什么。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题的基于运行时微调生成心理咨询师风格回答的方法。
2、s1、获取心理咨询数据和对应的心理咨询师风格回答并存储至数据库；
3、s2、根据具有心理咨询数据和对应的心理咨询师风格回答构建上下文，得到对应的数据并作为大规模预训练语言模型的输入数据；
4、s3、大规模预训练语言模型根据输入数据给出心理咨询师风格回答。
5、进一步地，步骤s1中的具有心理咨询数据和对应的心理咨询师风格回答的存储
6、进一步地，步骤s2的具体方法为：将具有心理咨询数据和对应的心理咨询师风格回答以及当前待生成的心理咨询师风格回答的进行顺序排列得到对应的数据。
7、本专利技术的有益效果为：
8、1.该方法使模型能够通过学习大量的心理咨询对话和提示信息的引导，模型能够生成符合预期的心理咨询师风格回答，确保咨询效果和专业性。自动生成心理咨询师风格回答，降低了人工成本，提高了整体效率。
9、2.该方法可以根据需求扩展和调整，适应不同类型的心理咨询场景。模型可以通过持续学习新的数据和反馈，保持回答的准确性和专业性。
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1.一种基于运行时微调生成心理咨询师风格回答的方法，其特征在于：包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于运行时微调生成心理咨询师风格...
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