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申请/专利权人：华中科技大学;中国平安财产保险股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于大模型的位置去偏的长期对话方法，包括以下步骤：1对于输入的对话D，对大模型使用位置嵌入的注意力进行调整，提取对话中的因果相关话语；2对大模型进行微调，将微调过程中的损失分为两部分：预测损失和因果感知损失；3使用经过步骤1和步骤2调整后的大模型作为长期对话系统的基座，使用时，系统指令和对话历史D连接起来并输入模型用以生成回复R。本发明通过对大模型进行微调，使模型不再受到位置偏见的影响，使用上述微调后的大模型作为长期对话系统的基座用以生成回复，增强其因果感知能力，提高模型的性能。
主权项：1.一种基于大模型的位置去偏的长期对话方法，其特征在于，包括以下步骤：1对于输入的对话D，对大模型使用位置嵌入的注意力进行调整，提取对话中的因果相关话语；其中，输入的对话D是由多个话语组成的对话，D＝{u1,u2,...,u|D|}，其中|D|表示话语所在的对话回合数；其中，使用位置嵌入的注意力进行调整包括：1.1限制句子中的位置信息，对句间注意力只使用语义相关性，实现语义信息和位置偏差之间的平衡；1.2测量对话中每个话语的处理效应TE，表示为处理集[TEu1，TEu2，，…，TEu|D|]；1.3根据对话中每个话语的处理效应TE差异，对处理集进行聚类，获得因果相关话语集C和非因果关联话语集S，提取对话中的最小因果相关话语集；2对大模型进行微调，将微调过程中的损失分为两部分：预测损失和因果感知损失；3使用经过步骤1和步骤2调整后的大模型作为长期对话系统的基座，使用时，通过系统指令和对话历史D连接起来并输入模型用以生成回复R。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 中国平安财产保险股份有限公司 基于大模型的位置去偏的长期对话方法
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