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  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供一种大语言模型的记忆数据处理及问答方法、装置、计算机设备和可读存储介质。所述大语言模型的记忆数据处理方法包括:根据大语言模型的待处理对话记录片段所属的业务领域的记忆总结模板,对待处理对话记录片段进行记忆总结,...
  • 本发明涉及一种基于多模态知识图谱的推理与数据合成通用方法及系统,包括:构建多模态知识图谱,多模态知识图谱包括多个实体节点和关系边,每个实体节点附带多模态特征集合;对每个实体节点的多模态特征进行编码;将各模态的初始表示进行语义融合;基于多模态...
  • 本发明公开了一种面向大模型在线学习的轨迹感知策略优化方法,包括步骤一,轨迹采集与数据分流;步骤二,单步环境奖励函数计算;步骤三,策略迭代;所述步骤一中,智能体在执行任务过程中配备反思模块,该模块接收历史轨迹、动作序列、动作前后的GUI页面截...
  • 本申请公开了一种物体轨迹预测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品,涉及计算机技术领域,该方法包括:获取目标物体的多模态运动数据,将所述多模态运动数据输入至基于Transformer的物体类型分类模型,得到所述目标物体的物体类型;根据所述...
  • 本发明涉及设备监控及故障诊断技术领域,公开了一种基于知识图谱与大语言模型的设备故障诊断方法及系统,方法包括:获取目标设备多类型数据源,预处理及特征提取得到结构化数据集;基于自然语言处理模型从中抽取知识三元组并构建设备健康状态本体;针对各故障...
  • 本发明属于人工智能领域,具体涉及了一种基于协同指令的微调训练方法、系统、设备及存储介质,旨在解决现有大语言模型推理过程不透明、推理能力存在局限性的问题。本发明的方法包括:获取预设知识库中的知识单元;基于所述知识单元,结合预定义的指令模板构建...
  • 本发明涉及一种单GPU场景下的计算与内存协同调度的大模型推理加速系统,包括:运行在同一GPU上的预填充工作者和解码工作者;还包括资源控制器;所述预填充工作者,包括:第一队列处理单元,用于接收多个数据请求存在等待队列中,并产生第一批量数据;第...
  • 本申请实施例提供一种基于权重精度的模型运行方法、装置及计算设备。方法包括:获取计算设备的性能参数;根据性能参数,确定目标权重精度;基于目标权重精度,运行目标推理模型,其中,目标推理模型的权重参数的精度为目标权重精度。本申请实施例能够基于计算...
  • 本申请涉及基于AI的数据合规智能审计方法、装置、设备及介质。所述方法包括:获取审计人员的审计需求;审计需求包括审计目标、审计范围、审计重点和审计规则;将审计需求输入预设的大语言模型,得到查询需求数据;查询需求数据包括查询参数;对查询需求数据...
  • 本申请公开了一种大模型问答方法、设备及介质,方法包括:在大模型接收到用户输入问题时,确定问题的语义复杂度;对所述语义复杂度进行匹配,得到所述问题对应的目标应答模式;基于嵌入的自信度探针模型对问题进行计算,得到所述问题的自信度;若所述问题的自...
  • 本申请公开了一种自然语言处理任务的推理加速方法、装置、设备及介质。包括:接收用户的输入数据,基于输入数据得到输入向量,基于输入向量提取特征向量;将特征向量输入到大语言模型的激活预测模块,生成稀疏掩码;基于输入向量进行短期记忆检索和/或长期记...
  • 本发明属于大模型及数据智能体技术领域,具体涉及基于大模型及数据智能体的问答方法,该方法包括,接收用户问题并进行预处理,生成问题数据集;利用大模型判断是否需外部数据支持,若需要则动态生成智能体调用策略;根据策略调度实时数据获取、领域知识解析、...
  • 本公开提供一种行业多模态数据的获取方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及深度学习、计算机视觉、多模态大模型、自然语言处理等人工智能技术领域。其中,行业多模态数据的获取方法包括:获取对应目标行业的行业初始数据;响应于确定所述行业初始数据具备...
  • 本公开涉及信息处理装置和MaaS提供方法。本公开在对话系统中提高回答速度。信息处理装置(10)具备控制部(11),其中,控制部(11)被配置为:实时地获取表示发言者的发言的发言信息;对发言实施预测转换,生成多个预测发言候选;生成针对多个预测...
  • 本说明书实施例公开了一种基于大模型的数据检测方法,该方法通过从检测规则文本中提取出各检测规则,并确定检测规则的规则编码,进行信息压缩,而根据检测规则之间的逻辑关系,以规则编码为节点构建规则树,使得多模态大模型通过规则树和待检测的数据,推理确...
  • 本发明公开了一种基于区块链的景区数字文创交互方法,涉及数字交互技术领域,包括以下步骤:游客区块链身份信息获取和文创交互上下文初始化;根据交互上下文进行多点位地理空间绑定,得到内容触发集合;根据内容触发集合进行身份绑定映射,得到待铸藏品集合;...
  • 本发明适用于生物医学技术领域,提供了基于对称对比预训练的少样本生物医学实体关系抽取方法,该方法创新性地构建了基于对称对比学习的预训练框架,使用大语言模型建立了领域增强数据集,同时引入了外部标签知识,通过增强标签知识与实例文本的交互,显著提升...
  • 本申请涉及知识库构建技术领域,具体涉及基于人工智能的智能制造场景知识库的构建方法,该方法包括:同步获取多源数据并抽取候选事实;通过融合源内一致性与关系相似度,计算每个事实的抽取置信度,并结合数据源的长期可靠度,对置信度进行加权聚合,得到全局...
  • 本申请实施例提供了一种结构化数据生成方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取结构化数据生成请求。对所述结构化数据生成请求进行解析,确定所述结构化数据生成请求对应的生成规则,其中,所述生成规则至少用于指示结构化数据中前序文本和后序文本...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,具体为一种基于生成式AI的非结构化数据治理方法及系统,包括以下步骤:对非结构化数据进行预处理,利用生成式AI进行信息提取与结构化转换,对结构化数据进行优化与质量提升;有益效果为:借助生成式 AI 的强大处理能力,...
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