本发明涉及文本处理技术领域，特别是指一种对用于问答的大语言模型进行样本筛选的方法及装置，方法包括：从样本数据集中筛选出特定样本，基于特定样本对待训练大语言模型进行训练，得到前置模型；基于样本数据集以及前置模型，得到样本数据集中的每个样本数据的多个不同评分，进而确定出每个样本数据的一致性分数以及自信度分数，进而确定每个样本数据的质量评估分数；基于质量评估分数，筛选出微调样本数据；基于微调样本数据，对待训练大语言模型进行训练，得到训练好的大语言模型；基于待回答的用户问题以及训练好的大语言模型，得到更加对齐人类偏好的问题回答。采用本发明，可以提升模型处理和预测的准确性，提高用户问题回答的准确性。