一种行业专识数据集质量评估的模型选择方法

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摘要

本发明公开了一种行业专识数据集质量评估的模型选择方法，属于人工智能大模型微调专业模型数据集质量评估技术领域，步骤包括：构造面向目标专业领域的多维度质量评估提示词；选取领域相关测试样本，以及领域不相关测试样本；将提示词、测试样本分别输入各候选评估模型，获取评分；计算各候选模型的领域知识区分度；选取区分度最大的候选模型作为评估模型，评估模型可用于数据质量筛选和数据集的质量评估。本发明通过量化候选模型对领域知识的区分能力，实现了评估模型的客观、自动选择，解决了现有技术依赖人工经验选择评估模型导致评估结果可靠性无法保证的问题，适用于防护复合材料研发等专业领域的数据集质量评估。

附图

附图 1