本发明涉及模型开发，尤其涉及一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法。
背景技术：
1、大型语言模型如gpt-4在多种任务上表现出色，但由于其庞大的模型尺寸和高运算需求，其应用受限于资源有限的环境，如移动设备。此外，云端运行的模型也存在隐私问题。为解决这些限制，本专利提出一种元代理技术，大语言模型作为一种元代理（meta-agent），可以自动化开发小型语言模型的代理，实现接近大型模型的性能，该技术能够节省设计代理所需的人类劳动，对商业应用非常重要。
技术实现思路
1、本发明提供了一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其特征在于，所述方法包括：
2、step1、使用大型语言模型作为元代理提前适应待开发模型的任务场景；
3、step2、基于元代理对每个训练样本的置信度对样本进行重新标注；
4、step3、元代理使用标注后的训练样本进行小型语言模型的开发；
5、step4、元代理对开发完成的小型语言模型进行性能评估，并根据评估结果对小型语言模型的设计进行迭代。
6、如上所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其中使用大型语言模型作为元代理提前适应待开发模型的任务场景，具体包括以下子步骤：
7、根据待开发小型语言模型任务场景创建新的语料库；
8、使用语料库对大型语言模型进行微调；
9、验证大型语言模型对任务场景的适用性。
10、如上所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其中根据待开发小型语言模型任务场景创建新的语料库，具体包括以下子步骤：
11、根据任务场景收集相关的文本数据；
12、将收集到的数据进行分词、标注，处理为结构化数据；
13、处理完成的数据整合到一个新语料库中。
14、如上所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其中基于元代理对每个训练样本的置信度对样本进行重新标注，具体包括以下子步骤：
15、获取元代理对每个数据样本的置信度；
16、用置信度代替数据样本原本的硬标签对样本进行重新标注。
17、如上所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其中元代理使用标注后的训练样本进行小型语言模型的开发，具体包括以下子步骤：
18、元代理根据任务场景设计一个与自身相似的小型语言模型；
19、使用训练样本对小型语言模型进行模型训练；
20、使用对训练样本的标注数据对小型语言模型进行自适应调优。
21、如上所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其中元代理对开发完成的小型语言模型进行性能评估，并根据评估结果对小型语言模型的设计进行迭代，具体包括以下子步骤：
22、元代理生成一套基于小型语言模型的工作流；
23、使用基于小型语言模型的工作流进行任务求解；
24、根据任务求解结果对小型语言模型进行自动评分；
25、根据评分结果对小型语言模型自动进行迭代。
26、本发明还提供了一种基于元代理技术的语言模型自动化开发系统，其特征在于，所述系统包括：任务场景适应模块，训练样本标注模块，小型语言模型开发模块，小型语言模型迭代模块；
27、任务场景适应模块，用于使用大型语言模型作为元代理提前适应待开发模型的任务场景；
28、训练样本标注模块，用于对每个训练样本进行重新标注；
29、小型语言模型开发模块，用于使用标注后的训练样本进行小型语言模型的开发；
30、小型语言模型迭代模块，用于对开发完成的小型语言模型进行性能评估，并根据评估结果对小型语言模型的设计进行迭代。
31、如上所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发系统，其中任务场景适应模块包括语料库建立子模块，大型语言模型微调子模块；
32、语料库建立子模块，用于根据待开发小型语言模型任务场景创建新的语料库；
33、大型语言模型微调子模块，用于使用语料库对大型语言模型进行微调。
34、如上所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发系统，其中小型语言模型开发模块包括小型语言模型设计模块，小型语言模型训练子模块；
35、小型语言模型设计模块，用于根据任务场景设计一个与元代理相似的小型语言模型；
36、小型语言模型训练子模块，用于使用标注后的训练样本对小型语言模型进行训练与自适应调优。
37、本发明实现的有益效果如下：实现中小型语言模型的自动化开发，且性能接近大型模型，节省人力成本，提高模型开发效率。
1.一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其特征在于，使用大型语言模型作为元代理提前适应待开发模型的任务场景，具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其特征在于，根据待开发小型语言模型任务场景创建新的语料库，具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其特征在于，基于元代理对每个训练样本的置信度对样本进行重新标注，具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其特征在于，元代理使用标注后的训练样本进行小型语言模型的开发，具体包括以下子步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发方法，其特征在于，元代理对开发完成的小型语言模型进行性能评估，并根据评估结果对小型语言模型的设计进行迭代，具体包括以下子步骤：
7.一种基于元代理技术的语言模型自动化开发系统，其特征在于，所述系统包括：任务场景适应模块，训练样本标注模块，小型语言模型开发模块，小型语言模型迭代模块；
8.根据权利要求7所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发系统，其特征在于，任务场景适应模块包括语料库建立子模块，大型语言模型微调子模块；
9.根据权利要求7所述的一种基于元代理技术的语言模型自动化开发系统，其特征在于，小型语言模型开发模块包括小型语言模型设计模块，小型语言模型训练子模块；
