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  • 本申请公开了基于大语言模型的数据资产处理方法、装置、设备及介质,涉及数据处理技术、人工智能技术、大模型技术、大语言模型技术领域,该方法包括:获取第一数据资产的属性信息以及第一候选目录的目录信息;基于第一大语言模型、属性信息以及第一候选目录的...
  • 本申请提供了一种模型推理加速方法、装置及设备;方法包括:识别当前网络层为目标语言模型预填充网络的最后一层网络层,对最后一层网络层中的注意力模块对应的当前查询向量进行剪裁操作,得到剪裁后的查询向量,然后,基于剪裁后的查询向量确定最后一层网络层...
  • 本发明涉及数据管理领域,具体为一种基于知识图谱的BRM业务规则自动推理方法。包括基于包含叶片CNC加工日志与热障涂层工艺参数的异构时序数据流,得到资源描述框架三元组,载入图数据库,构建制造知识图谱数据模型;提取历史时序数据,初始化完全无向图...
  • 本发明涉及强化学习领域,具体为一种基于强化学习的大语言模型对抗性微调增强系统。包括状态预测模块:获取系统状态数据和机器人动作数据;基于机器人动作数据,通过神经网络预测模型生成预测状态向量,与系统状态数据进行比对,得到残差向量;动作解码模块:...
  • 本发明提供了一种烹饪效果的可视化预测方法和系统。其中,该方法包括:通过传感器检测烹饪食物的传感器数据,获取用户输入的烹饪食物的烹饪参数;其中,传感器数据包括:烹饪食物的类型;烹饪参数包括:烹饪食物的待烹饪时间和待烹饪温度;将传感器数据和烹饪...
  • 本申请公开了企业管理大模型的推理结果检测方法、装置、设备及介质,涉及大语言模型技术领域,包括:从向量数据库中检索目标文档集合,并控制推理大模型根据目标文档集合输出推理轨迹和相应的目标推理结果;在推理大模型生成数据的过程中,提取目标企业管理大...
  • 一种基于强化学习的推理大模型事实性增强方法、系统、设备及介质。该方法构建大语言模型推理思维链事实性检测与增强框架(RELIANCE),对大语言模型输出的推理链进行细粒度事实准确性评估;基于事实检查分类器结果,采用强化学习群组策略优化技术(G...
  • 本发明提供了一种客服大模型的问答回复方法及计算机程序产品,涉及大语言模型技术领域。在获取用户的当前问题后,先获得用户意图、处置方式和用户的记忆信息;若处置方式为电商数据查询,则基于当前问题、用户意图和记忆信息,从电商知识库中确定用户需要的目...
  • 本发明涉及一种基于RAG和LLM的IT系统运维知识智能问答的方法及系统。本发明包括获取运维知识文档并构建运维知识库;获取用户问题,进行用户问题的改写;利用LLM对改写用户问题的粒度进行识别,将其中的复杂问题拆分为多个子问题,对各子问题利用e...
  • 本发明涉及涉及视觉问答技术领域,特别涉及一种面向全景场景的空间推理与视觉问答方法、装置及介质,方法包括:构建基于全景图像的数据集;输入全景图像并进行预处理;输入自然语言问题,基于方向感知与不确定性校准进行全景场景的粗粒度分析;提取关键元素;...
  • 本发明公开了一种基于缺陷因果链的工业缺陷生成方法、系统及介质,该方法包括以下步骤:构建工业缺陷因果图:所述因果图包括缺陷的成因参数、中间变量及最终表现之间的因果关系;训练因果生成模型:基于所述因果图和样本数据训练因果生成模型,所述因果生成模...
  • 本发明涉及一种基于指令集架构的轻量化推理加速架构,所述架构包括,初始化硬件层面配置与搭建软件层面环境,构建轻量化推理加速架构的基础运行环境;采用模型解析的方式降低内存需求并对内存进行分配优化,构建推理执行基础;采用加速器参数配置、权重数据预...
  • 本发明申请提供一种基于思维模型的数字人问答方法及系统,数字人问答方法包括:获取用户输入的提问信息,并其转换为文本数据;基于预训练的思维模型对文本数据执行意图识别,得到动机信息;利用预构建的领域知识库生成动机信息对应的策略路径,并根据策略路径...
  • 本发明公开了具有思维链与证据链的可解释性足迹检验大模型构建方法,涉及足迹检验技术领域;它的构建方法如下:步骤一:大模型思维链与证据链构建方法:为了构建足迹多模态大模型的推理思维链与证据链,需要结合视觉模型和专家标注的几何特征,通过具体的检测...
  • 本申请涉及内容安全防护技术领域,公开了一种AI大模型内容生成安全防护方法及系统,包括:根据预获取的多源合规数据解析合规判断实体,分析合规判断实体之间的关联关系,构建合规图谱;响应于用户的内容生成指令,生成初始内容并通过预设的符号投射器映射为...
  • 本发明公开了基于地球化学数据与机器学习的洋陆过渡带古地形推断方法,属于地球科学与机器学习结合技术领域。方法包括:采集地层岩性、古经纬度、古年龄及地球化学指标等多源地质数据;对类别型特征进行数值化转换,通过相关性分析筛选与高程相关的特征;基于...
  • 本发明适用于人工智能与多模态推理技术领域,提供了一种面向多模态信息处理的神经符号推理方法及系统,该方法包括以下步骤:获取多模态输入数据;分别提取图像数据和文本数据在预定义属性集合上的语义属性表示,得到多模态的语义属性表示;将多模态的语义属性...
  • 本发明提供了一种多智能体协同决策与消歧方法及系统,方法包向协同中心注册其任务上下文与所关心的事件触发条件之间的依赖关系并通过协同中心更新动态依赖视图通过协同中心解析知识更新时间并生成智能体的任务上下文标识集合;基于任务上下文标识集合构建事实...
  • 本发明提供了一种基于上下文语义引导的大语言模型推理加速方法,所述方法包括:S1、获取当前请求输入及其上下文信息,提取其中的语义信息,构建上下文语义图;S2、在所述上下文语义图结构的引导下,生成一个或多个候选草稿序列,候选草稿序列与上下文语义...
  • 本发明提供一种大语言模型推理增强方法、系统、设备及介质,涉及人工智能与自然语言处理技术领域,该方法包括:基于训练样本问题,构建语义对立提示对,并输入至预训练大语言模型中得到语义嵌入向量;基于训练样本问题对应的样本问题控制向量,以最小化样本问...
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