大模型训练方法、装置、电子设备、存储介质及产品

本公开提出了一种大模型训练方法、装置、电子设备、存储介质及产品。所述的方法包括：获取问题文本；对所述问题文本进行编码，得到与所述问题文本对应的第一向量；基于所述第一向量，确定控制网络的第二向量，所述第二向量为所述控制网络的控制条件；基于所述第一向量和所述控制网络的第二向量，确定与所述问题文本对应的输出结果。通过在原有的大模型的基础上，引入控制网络进行联合训练，既保持了原有模型的核心能力，减少训练数据较少的情况下的过拟合风险，又可以对特定任务以特定的控制条件强化模型对该任务的理解能力，解决了大模型在专业领域进行微调困难的问题。