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WO2021012519A1,2021.01.28WO2022041728A1,2022.03.03HendrikStrobelt等.InteractivVisualPromptEngineeringforAd-hoAdaptationwithLargeLanguageModels.《IEEETransactions子设备及可读存储介质，属于人工智能技术领到prompt模板中，获得prompt数据；将所述2利用预训练的领域大模型对所述目标领域问述初始大模型为初始训练得到的已注入所述目标领域其中，所述利用所述多个prompt训练数据对初始大模型第一处理模块，用于利用预训练的领域大模型对融入模块，用于将所述目标领域问题和所述目标知识融入到prompt模板中，获得生成模块，用于将所述prompt数据输入到所述领域大拆解单元，用于利用所述领域大模型对所述目标领域问第二处理模块，用于根据所述问答数据集对预先构建的p第一训练模块，用于利用所述多个prompt训练数34[0009]将所述prompt数据输入到所述领域大模型中，生成所述目标领域问题的问题答5程序或指令被处理器执行时实现如第一方面6请中的实施例本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互模板可以是业务专家结合目标领域的问答数据集和目标领域中问题/答案的特点预先构7领域知识库中提取目标知识，将所述目标领域问题和所述目标知识融入到prompt模板中，询语句等要素；在对prompt模板进行处理，可以将所述问答数据集中的问答数据输入至[0065]利用所述领域训练数据对基础大模型进行自回归模式的微调（fine_tune获得8[0070]S2至S4：将获得的领域问题输入到S1中训练得到的领域大模型进行分析和拆分，个领域子问题为例，但不以此为限；该3个领域子问题对应的3个查询语句，即SQL语句、[0077]第一处理模块32，用于利用预训练的领域大模型对所述目标领9[0089]第二训练模块，用于利用所述领域训练数据对基础大模型进行自回归模式的微[0092]本申请实施例的知识问答装置30，可以实现上述知识问答方法实施例的各个过指令被处理器执行时可实现上述知识问答方法实施例的各个过程且能达到相同的技术效[0095]计算机可读介质包括永久性和非永久性法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存（PRAM）、静态随机存取存储器其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体（transitorymedia如调制的数据信号和载波。出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计

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