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  • 本发明实施例提供了一种私域微调语料确定方法和装置。该方法包括:根据多级目录结构对企业私域的原始文本语料进行切割,得到多个用于输入大语言模型的目标文本分片;根据所述目标文本分片并结合预先设置的引导提示词,通过大语言模型获取多个私域微调语料;按...
  • 本发明涉及结构工程与人工智能交叉领域,具体为基于生成式AI的结构健康报告智能生成方法,包括以下步骤:将获取的原始结构健康数据统一处理为标准数据结构;获取通过参数化配置方法定义的配置文件;基于配置文件对标准化后的结构健康数据进行并行处理,以计...
  • 本发明提出一种基于结构感知和大语言模型的跨域异质图链路预测方法,该方法包括:构建文本属性异质图并确定跨域归纳链路预测任务定义,对目标节点对进行重要性感知的子图构建操作,并分别进行端点视角的语义编码和拓扑位置编码,再利用上下文提示注意力模块将...
  • 本发明涉及计算机技术领域,特别是涉及一种基于大模型原子化封装与批处理编排的智能数据处理方法,包括约束集合构建、约束治理与验证、目标约束集确定、流程描述生成和批处理编排与受控输出。本发明通过将用户提交的约束配置输入生成可执行的约束集合并纳入配...
  • 本发明涉及分布式计算与深度学习训练优化技术领域,尤其涉及一种深度学习模型的训练加速优化系统及方法,包括感知模块部署于分布式计算集群,异步采集训练任务中计算图内算子的执行状态数据与硬件单元性能状态数据,经流式处理输出系统状态特征数据。映射模块...
  • 本申请公开一种基于分布式计算的模型训练方法、装置、设备及程序产品。方案包括:对神经网络中的混合精度层执行蒙特卡洛模拟以评估多个候选混合精度配置策略的综合性能,混合精度层在训练中采用至少两种数值精度执行计算,其综合性能通过精度达标率、资源消耗...
  • 本发明涉及人工智能、大语言模型和电力系统故障预测技术领域,具体公开了一种基于大语言模型的电力系统故障预测方法。该方法包括:获取经滤波处理后的第一泄漏电流信号数据;将经滤波处理后的第一泄漏电流信号数据输入基于时间序列的大语言模型,预测得到与第...
  • 本发明提供面向联邦大语言模型微调的隐私风险度量方法及装置,涉及大语言模型下的隐私保护技术领域。包括:根据LoRA模块梯度与预训练大语言模型的输入嵌入之间的线性关系,处理目标梯度信息,生成虚拟输入嵌入的初始化表示;以初始化表示为起点,执行多轮...
  • 本公开提供了基于设施选址优化的深度神经网络多层分割与边缘部署方法,包括以下步骤:S1:获取待部署的深度神经网络模型、边缘计算网络拓扑结构以及各计算节点的资源信息;S2:将深度神经网络的多层分割与部署问题建模为设施选址问题(FLP)模型,并建...
  • 本发明实施例涉及模型自适应联邦学习技术领域,提供一种联邦学习模型训练方法、装置、电子设备及介质,包括:获取参与联邦学习模型训练的全部节点的元数据和联邦学习模型训练的超参数;基于所述元数据和所述超参数构建多层树形拓扑结构;将全局模型参数基于所...
  • 本申请公开了一种多模态数据处理模型更新方法、装置、设备及介质,属于数据处理领域,所述方法为:接收若干多模态样本,并根据各模态之间的依赖关系修复存在缺失模态的多模态样本;通过本地模型,获取每一种多模态样本的类别对应的本地原型,并通过云端服务器...
  • 本申请公开了一种数据处理方法、系统、设备及计算机可读存储介质,涉及自然语言处理技术领域,应用于客户端,基于公共数据集,生成客户端的数据处理模型的本地类分数;传输本地类分数至服务器;接收服务器根据参与数据处理模型训练的所有客户端的本地类分数生...
  • 本发明公开一种面向动态知识环境的大语言模型适配方法及系统,涉及自然语言处理与人工智能技术领域,本方法选取预训练大语言模型Transformer结构的注意力层或前馈网络线性投影层为目标层,获取原始权重矩阵并做奇异值分解,提取对应左右奇异向量矩...
  • 本说明书实施例提供数据处理方法及装置,其中所述数据处理方法包括:确定历史对话数据,并在所述历史对话数据中确定至少一个对话轮次分别对应的交互数据对;确定至少一组交互数据对分别对应的对话关联信息,并根据至少一条对话关联信息在所述至少一组交互数据...
  • 本发明公开了一种视觉编码器的蒸馏方法、装置、设备、介质和产品,获取预训练得到的教师视觉编码器,构建和初始化学生视觉编码器;基于混合高斯模型,将所述教师视觉编码器的教师特征层建模为所述学生视觉编码器的多个学生特征层的线性组合;根据预设的预训练...
  • 本发明公开了一种应用于智慧交通的轻量化目标检测空间‑通道注意力精炼蒸馏方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:获取适用于智慧交通场景的目标检测数据集;步骤二:用获取的数据训练基于不同参数量的教师和学生目标检测模型;步骤三:通过空间‑通道协同...
  • 本发明涉及一种基于适配器的超大语言模型持续学习与遗忘抑制方法,采用谱正交增量适配器限制新任务更新落入与历史近正交的高能谱子空间,并以版本一致性图管理适配器的兼容关系、校验承诺与回滚路径。该方法联合最小化任务损失、遗忘惩罚、正交约束与图一致性...
  • 本申请提供了一种模型训练方法及装置、设备、程序产品、存储介质,所述方法包括:获取第一训练数据集合和第二训练数据集合,其中,第一训练数据集合中的数据属性为正向数据属性;第二训练数据集合中的数据属性为负向数据属性;利用第一训练数据集合和第二训练...
  • 本发明公开了一种融合多源深度检索与推理能力的强化学习系统与方法,属于人工智能技术领域。本发明的系统包括:一个大模型驱动的推理智能体,其与一个集成了本地检索和网络检索的多源工具包协同工作;通过本发明设计的强化学习框架,训练该智能体在解决复杂问...
  • 本申请实施例公开了一种内容理解模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域;该方法包括:获取内容样本和查询样本;将查询样本和内容样本的多个序列片段输入待训练模型,结合全局记忆预测多组输出样本,每组输出样本包括候选记忆和候选...
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