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  • 本发明属于人工智能技术领域,提供了一种融合大语言模型与知识库的工作流生成方法及装置,为了解决传统技术中基于大语言模型的工作流自动生成准确性较低的问题,方法通过获取用户提供的工作流需求描述,并基于深度学习,识别出其包含的多维度上下文信息;根据...
  • 本申请公开了一种问答方法、装置及电子设备,属于人工智能技术领域。该问答方法包括:接收用户在问答界面输入的第一会话消息,该第一会话消息包括问题;显示第二会话消息,所述第二会话消息包括用于回复所述第一会话消息中问题的答案,所述问题的知识类型为第...
  • 本发明提供一种树状检索增强的自动驾驶汽车合规行为归纳方法,属于自动驾驶技术领域,包括1)读取交通法规文本,按照段落结构对其分块,利用大语言模型对分块结果进一步细分,得到若干交通法规条款2)构建道路交通场景树状结构和交规条款场景语义解析模型,...
  • 本发明公开一种水利领域技能图谱的动态编排与迭代优化方法,涉及人工智能和信息化技术领域;包括:步骤1:进行记忆驱动的行业专题化问题改写,步骤2:进行混合型意图识别与工具调用路由,步骤3:基于图计算的动态技能图编排:利用图计算技术构建水利领域技...
  • 本发明公开了一种基于大语言模型的网络安全知识图谱构建方法及相关产品,属于计算机网络安全和威胁情报分析技术。本发明提供的基于大语言模型的网络安全知识图谱构建方法,将对齐后的安全知识三元组列表转化为子图并识别中心实体,通过度数最大原则确定主图中...
  • 本发明公开了一种基于AI底层架构超级体系统,包括规划阶段模块、系统开发模块、能力引入模块、运行引擎模块、研发周期模块、持续优化模块和可视化任务模块,所述规划阶段模块控制连接系统开发模块;本发明,通过收集和整理企业内部文档,整合私有数据库资源...
  • 本发明公开了一种应用AI技术的知识中台构建管理系统及方法,涉及信息管理技术领域,本发明调取企业数据库所存储知识信息,构建知识标签;根据所述知识标签确定对应知识信息的生成利用率,并构建知识节点模型获取知识节点分布图;基于所述知识节点分布图对知...
  • 本发明公开了一种基于动态复杂旋转注意力的知识图谱补全方法及系统,该方法包括:基于实体嵌入向量与关系嵌入向量,构建原始消息向量并进行投影,得到查询向量、键向量和值向量;对实体嵌入向量与关系嵌入向量进行特征提取,并基于动态复数旋转机制,对查询向...
  • 本发明公开了一种客服知识库生成方法和系统,该方法包括:采集在线咨询文字和电话咨询录音等问答记录,转化为纯文本格式;采用大语言模型通过配置提示词提取问答对,保存为结构化JSON格式;基于大语言模型对问题分类,结合关键词和语义检索查找相似问题,...
  • 本发明适用于知识图谱构建技术领域,提供了一种化工知识图谱的构建方法,包括以下步骤:收集高置信度数据并转换为结构化三元组,通过远程监督训练语料构建法获取训练语料;用Python脚本提取电子书文本,通过分词和实体关系抽取作为数据源;用n‑pat...
  • 本发明实施例涉及数据处理分析技术领域,提供一种基于故障树的轨道交通故障原因分析方法及装置,包括:获取轨道交通信号系统的历史故障数据,并将所述历史故障数据拆解成最小的故障数据单元;将所述故障数据单元作为故障树的叶子节点,并标记每个叶子节点的本...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中,公开了一种基于元学习的任务处理方法、装置、设备及介质,包括:获取初始样本集合并下采样形成类别平衡样本集合,基于类别平衡样本集合构建元训练任务集合并训练基础模型得到模型初始化...
  • 本公开涉及一种卫星‑地面协同学习方法、系统及电子设备,涉及卫星遥感技术领域,包括:通过地面站将基础模型压缩成小型模型,并将小型模型作为卫星在轨模型;检测卫星在轨推理期间的综合分布偏移量,在综合分布偏移量大于预设阈值时,将相关数据发送至地面站...
  • 本申请提供了基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备、介质和产品,可以应用于分布式技术领域和人工智能技术领域。该方法包括:中心端将初始模型参数确定为当前模型综合参数,分别发送到N个终端;循环执行以下步骤,直到满足预设训练停止条件:任一终端基于...
  • 本发明涉及一种基于联邦学习的农业无人机协同训练系统及训练方法,采用客户端‑服务器架构,中央服务器的模型管理模块用于初始化、存储和分发全局MARL模型;通信调度模块用于协调与各客户端节点的模型参数传输;安全聚合模块配置为聚合从各客户端节点接收...
  • 本发明公开了一种基于个性化聚合标签的数据与模型异构联邦学习方法,客户端首先利用本地异构模型在本地私有数据上进行模型训练,服务器端在每轮迭代开始,将部分样本发送至各参与者并接受参与者发来的软化标签,将基于这些标签生成的个性化聚合标签发送至对应...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,公开了面向战略推演的大模型预训练技术,包括首先执行垂直领域数据工程,通过数据融合、增强及分词优化,构建面向战略推演的训练数据集;然后,采用一种主模型和小模型协同的分层训练架构,应用参数高效微调技术,并在训练中融合...
  • 本申请提供一种视觉大模型的参数高效微调方法和系统,方法包括:在预训练视觉大模型的每个多头注意力模块和前馈神经网络模块中,分别插入参数微调模块,所述参数微调模块一部分参数在预训练视觉大模型的多个模块间全局共享,另一部分通过局部特性独立调整以适...
  • 本发明公开了一种基于大语言模型微调的任务处理方法、电子设备、介质,所述方法包括以下步骤:获取下游任务相关的训练数据集;给所有的层添加低秩适应模块;设置分层采样策略,包括:根据大语言模型低秩适应微调时各层的权重范数分布确定各中间层的相对重要性...
  • 本发明公开了一种基于蒸馏知识迁移的小样本自学习精确识别方法,包括如下步骤:S1、提取源域深层语义特征与目标域少量样本浅层特征并计算映射矩阵;S2、基于初始对齐特征计算熵差蒸馏激励函数;S3、执行领域知识蒸馏并生成阶段性蒸馏表示;S4、构建复...
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