本說明書涉及計算機和人工智能領域，尤其涉及一種業(yè)務執(zhí)行方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備。

背景技術：

1、大語言模型作為人工智能技術領域的重要分支，目前已經(jīng)應用在諸多領域中，例如，可以在自然語言處理領域，用于處理各種文本數(shù)據(jù)，完成文本分類以及機器翻譯等任務；再例如，可以在金融領域，通過向大語言模型輸入經(jīng)用戶授權的個人信息，來對用戶進行風險評估等任務。

2、對目前的諸多業(yè)務場景來說，需要大語言模型利用預先訓練的先驗知識，來解答用戶輸入的問題，而當出現(xiàn)新的業(yè)務場景時，為了使大語言模型可以應用在新的業(yè)務場景中，可使用大語言模型所具有的上下文學習能力(in-context?learning，icl)學習新的業(yè)務場景對應的提示示例，即，提示示例用于給大語言模型新的業(yè)務場景示例的學習，以使大語言模型可以根據(jù)從提示示例中學習到的知識，來執(zhí)行新的業(yè)務，而不采用對大語言模型進行訓練的方式，來使大語言模型執(zhí)行新的業(yè)務。

3、但是，學習提示示例后的大語言模型針對新的業(yè)務給出的輸出結果，容易受到部分提示示例輸出結果的影響，導致大語言模型性能的不穩(wěn)定。

技術實現(xiàn)思路

1、本說明書實施例提供一種業(yè)務執(zhí)行方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，以部分解決上述現(xiàn)有技術存在的問題。

2、本說明書實施例采用下述技術方案：

3、本說明書提供的一種業(yè)務執(zhí)行方法，包括：

4、獲取至少一個提示示例以及待分析文本，針對每個提示示例，該提示示例中包含有待分析示例文本以及所述待分析示例文本對應的標準回復文本；

5、確定所述待分析文本對應的自解釋指令；

6、將所述至少一個提示示例、所述待分析文本以及所述自解釋指令輸入到預設的大語言模型中，以使所述大語言模型根據(jù)所述至少一個提示示例所包含的待分析示例文本與所述待分析示例文本對應的標準回復文本，預測所述待分析文本對應的初始回復文本，并通過所述自解釋指令，生成得到所述初始回復文本的原因信息，以根據(jù)所述原因信息，調(diào)整所述初始回復文本，并將調(diào)整后的初始回復文本作為所述待分析文本對應的目標回復文本，所述原因信息用于表示所述大語言模型得到所述初始回復文本所基于的原因；

7、根據(jù)所述待分析文本對應的目標回復文本，執(zhí)行業(yè)務。

8、可選地，所述方法還包括：

9、在確定所述大語言模型滿足預設條件后，確定所述待分析文本所對應的業(yè)務類型；

10、將所述至少一個提示示例、所述待分析文本對應的自解釋指令以及所述業(yè)務類型進行對應保存。

11、可選地，所述方法還包括：

12、獲取用戶輸入的提問語句；

13、確定所述提問語句所對應的業(yè)務類型，作為目標類型；

14、查詢出所述目標類型所對應的提示示例以及自解釋指令；

15、將所述提問語句、所述目標類型所對應的提示示例以及所述自解釋指令輸入到預設的大語言模型中，以使所述大語言模型輸出所述提問語句對應的目標回復文本。

16、可選地，確定所述提問語句所對應的業(yè)務類型，作為目標類型，具體包括：

17、確定用戶在預設的操作界面中所選擇的業(yè)務類型選項，所述操作界面中包含有多個業(yè)務類型選項；

18、根據(jù)所述用戶選擇的業(yè)務類型選項，確定所述提問語句所對應的業(yè)務類型，作為目標類型。

19、可選地，所述方法還包括：

20、確定待訓練模型，所述待訓練模型的模型規(guī)模小于所述大語言模型；

21、將所述待分析文本以及所述原因信息輸入到所述待訓練模型中，以使所述待訓練模型根據(jù)所述原因信息以及所述待分析文本，輸出所述待分析文本對應的回復文本；

22、根據(jù)所述待訓練模型輸出的所述待分析文本對應的回復文本與所述大語言模型生成的所述待分析文本對應的目標回復文本之間的偏差，確定損失值，其中，所述偏差與所述損失值呈正相關關系；

23、根據(jù)所述損失值，對所述待訓練模型進行訓練。

24、本說明書提供的一種業(yè)務執(zhí)行裝置，包括：

25、獲取模塊，用于獲取至少一個提示示例以及待分析文本，針對每個提示示例，該提示示例中包含有待分析示例文本以及所述待分析示例文本對應的標準回復文本；

26、確定模塊，用于確定所述待分析文本對應的自解釋指令；

27、生成模塊，用于將所述至少一個提示示例、所述待分析文本以及所述自解釋指令輸入到預設的大語言模型中，以使所述大語言模型根據(jù)所述至少一個提示示例所包含的待分析示例文本與所述待分析示例文本對應的標準回復文本，預測所述待分析文本對應的初始回復文本，并通過所述自解釋指令，生成得到所述初始回復文本的原因信息，以根據(jù)所述原因信息，調(diào)整所述初始回復文本，并將調(diào)整后的初始回復文本作為所述待分析文本對應的目標回復文本，所述原因信息用于表示所述大語言模型得到所述初始回復文本所基于的原因；

28、執(zhí)行模塊，用于根據(jù)所述待分析文本對應的目標回復文本，執(zhí)行業(yè)務。

29、可選地，所述裝置還包括：

30、存儲模塊，用于在確定所述大語言模型滿足預設條件后，確定所述待分析文本所對應的業(yè)務類型；將所述至少一個提示示例、所述待分析文本對應的自解釋指令以及所述業(yè)務類型進行對應保存。

31、可選地，所述裝置還包括：

32、使用模塊，用于獲取用戶輸入的提問語句；確定所述提問語句所對應的業(yè)務類型，作為目標類型；查詢出所述目標類型所對應的提示示例以及自解釋指令；將所述提問語句、所述目標類型所對應的提示示例以及所述自解釋指令輸入到預設的大語言模型中，以使所述大語言模型輸出所述提問語句對應的目標回復文本。

33、本說明書提供的一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的一種業(yè)務執(zhí)行方法。

34、本說明書提供的一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)上述的一種業(yè)務執(zhí)行方法。

35、本說明書實施例采用的上述至少一個技術方案能夠達到以下有益效果：

36、本說明書實施例中，首先服務器會獲取到至少一個提示示例以及待分析文本，進而，確定待分析文本對應的自解釋指令，將至少一個提示示例、待分析文本以及自解釋指令輸入到預設的大語言模型中，以使大語言模型根據(jù)至少一個提示示例所包含的待分析示例文本與待分析示例文本對應的標準回復文本，來預測待分析文本對應的初始回復文本，并通過待分析文本對應的自解釋指令，生成得到初始回復文本的原因信息，以根據(jù)原因信息，調(diào)整初始回復文本，并將調(diào)整后的初始回復文本作為待分析文本對應的目標回復文本，繼而，根據(jù)待分析文本對應的目標回復文本，執(zhí)行業(yè)務，其中，針對每個提示示例，該提示示例中包含有待分析示例文本以及待分析示例文本對應的標準回復文本，原因信息用于表示大語言模型得到初始回復文本所基于的原因。

37、在此方法中，通過使用自解釋指令來對預設的大語言模型得到初始回復文本的原因信息進行闡述，以此來使得預設的大語言模型根據(jù)原因信息對待分析文本進行再次分析，更精確的對待分析文本進行分析，并生成更加準確的目標回復文本，進而提高大語言模型輸出結果的準確性。