公开(公告)号：CN117573817A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311340353.1

申请日：2023-10-16

Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司

Inventor： 崔自鑫 ,  叶超 ,  朱坤鸿 ,  殷硕 ,  郭宗仁 ,  国智 ,  李双龙 ,  贺登武 ,  刘林

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了模型训练方法、相关性确定方法、装置、设备及存储介质，人工智能技术领域，尤其涉及智能搜索、深度学习、自然语言处理及大语言模型等技术领域。具体实现方案为：获取样本输入数据，样本输入数据包括样本查询词、样本搜索结果和标准相关性理由；将样本输入数据输入至预设相关性模型，预设相关性模型中包括大语言模型以及全连接层，根据全连接层的输出确定样本相关性分数，以及根据大语言模型的输出确定样本相关性理由；根据样本相关性分数、样本输入数据对应的样本标签、样本相关性理由以及标准相关性理由确定目标损失关系，并基于目标损失关系对预设相关性模型进行训练。通过采用上述技术方案，可以增强相关性模型的可解释性。