谷歌有限责任公司卡里·蔡获国家专利权
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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利经由机器学习语言模型的链的透明且可控的人智交互获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115796299B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211214276.0，技术领域涉及：G06F9/451；该发明授权经由机器学习语言模型的链的透明且可控的人智交互是由卡里·蔡;吴彤霜;迈克尔·安德鲁·特里设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本经由机器学习语言模型的链的透明且可控的人智交互在说明书摘要公布了：本公开涉及经由机器学习语言模型的链接的透明且可控的人智交互。本公开提供经由机器学习语言模型的链的透明且可控的人智交互。特别地，尽管现有语言模型例如，所谓的“大型语言模型”LLM在简单任务上展示令人印象深刻的潜力，但是当辅助人类进行更复杂的任务时，它们的范围广度、缺乏透明度和不充足的可控性能够使它们不太有效。作为响应，本公开引入了将机器学习语言模型例如，LLM的实例化链接在一起的概念，其中一个实例化的输出变成下一实例化的输入，依此类推，从而每步聚合增益。
本发明授权经由机器学习语言模型的链的透明且可控的人智交互在权利要求书中公布了：1.一种链接一个或多个机器学习语言模型以提供改进的可解释性的计算系统，所述计算系统包括： 一个或多个处理器；以及 共同存储指令的一个或多个非暂时性计算机可读介质，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使所述计算系统执行操作，所述操作包括： 接收初始语言输入； 利用模型链处理所述初始语言输入以生成语言输出， 其中，所述模型链包括一个或多个机器学习语言模型的多个模型实例化， 其中，每个模型实例化被配置为接收和处理模型输入以生成模型输出，其中，所述模型输入的至少一部分包括描述由所述模型实例化在所述模型输入上执行以生成所述模型输出的任务的模型提示，以及 其中，所述模型链中的所述多个模型实例化被顺序地排列，使得除了所述模型链中的初始模型实例化之外，所述模型链中的每个模型实例化的相应模型输入包括来自所述模型链中的顺序上先前的模型实例化的相应模型输出；以及 提供所述语言输出作为输出。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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