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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本申请提供一种面向复杂任务的自适应多层大模型结构的任务分解方法，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：获取目标任务的任务文本信息并进行向量化操作，以生成任务文本语义向量；将所述任务文本语义向量与原子任务库中的语义向量进行匹配，以形成高相关度语义信息；通过提示工程和Agent模块分解所述高相关度语义信息，以生成任务序列；基于所述任务序列与所述任务文本语义向量在向量空间的语义相似度，判断分解后的所述任务序列是否正确；若分解后的所述任务序列正确，基于所述任务序列与原子任务库中的原子任务在向量空间的语义相似度，获取高语义分解任务序列，解决任务分解难以满足大规模任务处理需求的问题。
主权项：1.一种面向复杂任务的自适应多层大模型结构的任务分解方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标任务的任务文本信息并进行向量化操作，以生成任务文本语义向量；将所述任务文本语义向量与原子任务库中的语义向量进行匹配，以形成高相关度语义信息；通过提示工程和Agent模块分解所述高相关度语义信息，以生成任务序列；基于所述任务序列与所述任务文本语义向量在向量空间的语义相似度，判断分解后的所述任务序列是否正确；若分解后的所述任务序列正确，基于所述任务序列与原子任务库中的原子任务在向量空间的语义相似度，获取高语义分解任务序列；基于所述任务序列与原子任务库中的原子任务在向量空间的语义相似度，获取高语义分解任务序列包括：根据余弦相似度计算所述任务序列中的子任务与原子任务的相似度；若所述子任务与原子任务的相似度高于或等于余弦相似度阈值，则判定分解的任务成功；根据所述任务序列输出高语义分解任务序列；若所述子任务与原子任务的相似度低于余弦相似度阈值，生成反馈信息；所述反馈信息通过自适应模块生成传递参数；所述传递参数通过所述Agent模块进行二次分解，以用于重新生成任务序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 面向复杂任务的自适应多层大模型结构的任务分解方法
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