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摘要:本申请涉及大模型技术领域,尤其涉及一种教务大模型及数据清洗方法。所述教务大模型系统包括:数据清洗子系统,根据预设的数据清洗规则对教务数据进行数据清洗得到第一清洗数据和第二清洗数据;前置大模型系统;后置大模型系统;大模型调取系统,计算用户提出的问题的特征向量和前置大模型系统的偏移矩阵的余弦相似度;若用户提出的问题的特征向量和前置大模型系统的偏移矩阵的余弦相似度大于预设的第一阈值时,使用前置大模型系统解答用户提出的问题。本申请提供的教务大模型系统,能够自动解答用户提出的教务问题,降低了人力成本。
主权项:1.教务大模型系统,其特征在于,所述教务大模型系统包括:数据清洗子系统,根据预设的数据清洗规则对教务数据进行数据清洗得到第一清洗数据和第二清洗数据,所述第一清洗数据不包括与身份或校区相关的教务数据,所述第二清洗数据为与身份或校区相关的教务数据;前置大模型系统,使用第一清洗数据通过LoRA方法对通用大语言模型进行微调,得到前置大模型系统;后置大模型系统,使用第二清洗数据通过LoRA方法对通用大语言模型进行微调,得到后置大模型系统;大模型调取系统,通过预设的偏移矩阵提取方法获取前置大模型系统的偏移矩阵,通过预设的特征提取方法获取用户提出的问题的特征向量;计算用户提出的问题的特征向量和前置大模型系统的偏移矩阵的余弦相似度;若用户提出的问题的特征向量和前置大模型系统的偏移矩阵的余弦相似度大于预设的第一阈值时,使用前置大模型系统解答用户提出的问题;若用户提出的问题的特征向量和前置大模型系统的偏移矩阵的余弦相似度小于预设的第一阈值时:生成关于用户的特征标识问题,所述特征标识问题包括用户提出的问题以及用户的校区和身份标识;通过预设的偏移矩阵提取方法获取后置大模型系统的偏移矩阵,通过预设的特征提取方法获取用户的特征标识问题的特征向量;计算用户的特征标识问题的特征向量和后置大模型系统的偏移矩阵的余弦相似度;若用户的特征标识问题的特征向量和后置大模型系统的偏移矩阵的余弦相似度大于预设的第二阈值时,使用后置大模型系统解答用户提出的问题。
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