基于ChatGLM的水生动物疾病诊断智能对话系统的优化研究

水产品作为重要的食物来源之一,在养殖过程中出现的疾病问题严重影响着养殖业的可持续发展。针对水生动物疾病诊断智能对话系统存在复杂的专业性知识和准确性低的问题,提出一种基于ChatGLM模型的改进水生动物疾病诊断相关问题的优化方法。该方法通过在ChatGLM模型的中间层插入Adapter模块,针对相关的专业问题进行微调,提高了模型的专业性和准确性。同时采用P-tuning方法对输入部分进行高效的参数微调,使得对特定任务的调整更加精确。通过在水生动物疾病诊断对话数据集上的验证得出,该方法的双语评估替补(BLEU)指标从65.3%提升至75.1%,有效地解决了水生动物疾病诊断智能对话系统存在的准确性和专业性问题,为水生动物疾病诊断提供了有价值的辅助决策。