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文本对话生成模型训练方法、文本对话生成方法及设备 CN202410978470.9 - 本发明公开了一种文本对话生成模型训练方法、文本对话生成方法及设备，包括：通过对问答对、文档类型的知识库进行检索，得到预设数量的基础知识；基于基础知识、当前上下文和当前问题，构建第一提示词和第二提示词；构建主模型和增强模型，分别采用第一提示词对主模型进行任务训练，采用第二提示词对增强模型进行任务训练，并将得到的模型进行融合，得到初始融合模型；对初始融合模型进行训练，得到目标融合模型。采用本发明提高了文本对话生成的准确率。 实质审查
一种医学长文本问答方法、装置、电子设备及存储介质 CN202410978469.6 2024-11-01 本申请公开了一种医学长文本问答方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将第一扩大系数乘以原始基础频率，得到目标基础频率；将第二扩大系数乘以原始缩放因子，得到目标缩放因子；在RoPE编码层中，基于目标基础频率和目标缩放因子，对语义单元的第一嵌入数据进行编码，得到语义单元的第二嵌入数据；按预设的分组策略，将多个语义单元的第二嵌入数据分成多个分组；将分组输入到大语言模型的注意力层中，对当前分组进行注意力计算，得到分组对应的计算结果，将分组对应的计算结果进行合并，得到注意力层输出的注意力结果。本申请有利于提高大语言模型在长文本问答数据上的推理效果。 授权
一种大语言模型训练方法、装置、电子设备及存储介质 CN202410978468.1 2024-12-03 本申请公开了一种大语言模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将第二总和与第一总和相比，得到第一比值，当第一比值大于第二比值时，将第三比值与预设的最小比值、最大比值进行比较，得到矩阵秩对应的比较结果；获取比较结果对应的适应系数，将预设值乘以适应系数，生成矩阵秩的优化值；根据优化值，将权重矩阵分解成低秩矩阵D和低秩矩阵E；根据第一梯度值和第一学习率更新低秩矩阵D的第一参数，根据第二梯度值和第二学习率更新低秩矩阵E的第二参数，直至保存训练完成的大语言模型，在此过程中，不同网络层的低秩矩阵D和E的秩会自适应变大或者变小，而不是采用固定且相同的值。本申请有利于提高大语言模型的训练效率。 授权
一种基于结构化数据的自动机器学习方法及系统 CN202410972993.2 - 本申请公开了一种基于结构化数据的自动机器学习方法及系统，该方法包括步骤：获取结构化数据集，并对结构化数据标注目标变量；将结构化数据集进行类型识别，以获取目标任务类型和目标特征类型；根据目标特征类型构建对应的特征工程，以获取目标特征组合；根据目标任务类型构建基模型，并选择与之对应的模型融合策略；将目标特征组合和目标变量输入基模型进行训练，以获取目标基模型；根据模型融合策略对目标基模型进行融合以获取融合模型，并将目标基模型和融合模型进行自动化部署；本方法极大地减少了手动选择模型的工作量，并提高了模型在各种任务上的通用性及灵活性，并且能够一次性处理多种任务，从而节省了大量的时间和精力，提高了效率。 实质审查
一种知识库检索方法、装置、设备及存储介质 CN202410788832.8 - 本申请公开了一种知识库检索方法、装置、设备及存储介质，涉及数据检索技术领域，包括：获取待检索文本信息；计算待检索文本信息对应的文本向量与知识库中各片段文本对应的片段向量之间的第一相似度；计算文本向量与知识库中各片段文本对应主题信息的主题向量之间的第二相似度；主题信息为利用预设文本摘要模型对相关片段文本进行处理得到的信息；基于预设相似度权重对单个片段文本的第一相似度和第二相似度进行加权计算，以得到加权相似度；将加权相似度最高的目标片段文本确定为最终的检索结果。这样一来，本申请可以生成主题信息以及主题向量；加强了片段文本的语义一致性；并且结合片段向量、主题向量进行检索，可以提高准确性。 实质审查
一种重复文档检测方法、装置及相关设备 CN202410781539.9 2024-11-19 本发明公开了一种重复文档检测方法、装置及相关设备，所述方法包括：获取待检测文档Xi；计算所述待检测文档Xi的simhash文档指纹Fi；根据所述simhash文档指纹Fi，生成候选文档指纹集合Ci，所述候选文档指纹集合Ci包括至少一个文档指纹Fi对应的位翻转指纹；计算待检测文档Xi与所述候选文档指纹集合Ci中每个候选文档指纹的jaccard距离；根据所述jaccard距离输出所述待检测文档Xi的检测结果。采用本发明可以提高重复文档的检测效率和准确性。 授权
一种日志记录方法、装置、设备及存储介质 CN202410607207.9 - 本申请公开了一种日志记录方法、装置、设备及存储介质，涉及日志记录技术领域，包括：获取待记录方法数据；基于异步分发的方式对所述待记录方法数据进行分发，以得到若干记录任务；通过预设自定义注解对所述若干记录任务对应的数据字段进行反射，以从所述待记录方法数据中确定目标数据；利用预设数据过滤规则对所述目标数据进行过滤，以对过滤后数据进行记录存储，完成针对所述待记录方法数据的日志记录过程。这样一来，本申请可以采用异步多线程的方式对日志记录进行异步执行，可以解决日志记录效率低的问题；通过自定义注解的方式来对关键数据字段进行标识，以反射获取关键数据，可以精确记录不同业务功能对应操作方法的关键数据。 实质审查
一种基于知识图谱的大模型可靠医学知识注入方法、装置 CN202410596261.8 - 本申请公开了一种基于知识图谱的大模型可靠医学知识注入方法、装置，所述方法包括步骤：S1、基于医学知识库和梯度难度数据生成策略引导产生初步的医学知识问答数据；S2、通过多维度数据筛选方法，从可靠性、多样性、必要性三个维度对初步的医学知识问答数据进行筛选过滤，得到模型知识注入的最终数据；S3、对所述最终数据进行自蒸馏数据处理得到训练数据，减少与原始训练数据分布差异，利用所述训练数据对目标大语言模型进行自蒸馏训练实现对目标大语言模型的微调。本申请在提高目标大语言模型专业领域知识注入可靠性的同时，还可缓解目标大语言模型微调后可能的灾难性遗忘，提高目标大语言模型通用领域适应能力。 实质审查
一种操作命令校检方法、装置、设备及存储介质 CN202410592093.5 - 本申请公开了一种操作命令校检方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：对待校检命令的目标数据进行加载，对目标数据进行监听，根据监听结果对目标数据进行相应的更新；利用操作命令校检方法拦截类拦截标记方法，获取方法信息数据及方法参数数据；获取方法参数数据的参数类型，基于操作命令校检实现类对参数类型进行解析，获取数据字段集合，根据数据字段集合确定命令校检字段集合；基于方法信息数据、操作命令校检实现类对应的命令校检处理方法、命令校检字段集合以及目标数据对方法参数数据进行匹配校检判断，根据判断结果执行相应的命令校检操作。由此，本申请能够提供一种统一的操作命令校检方法，对业务的操作命令进行校检。 专利申请的撤回
一种后端程序调用前端函数方法及系统 CN202410596035.X 2024-08-02 本申请公开了一种后端程序调用前端函数方法及系统，该方法包括：通过先获取前端函数，并将预设的第三方类库引入至前端函数；将前端函数进行封装，以获取第一模块；在预设项目环境中创建服务程序；在服务程序中引入第三方类库、第一模块和第一模块对应的类库；在服务程序中根据第三方类库、类库和第一模块，获取第一程序函数；根据第一程序函数获取目标程序函数；后端程序通过预设请求方法在服务程序中调用目标程序函数；本方法通过将封装后的前端函数引入创建的服务程序中，后端程序直接在服务程序中调用目标程序函数，从而实现后端程序可直接调用前端函数，有效降低前端代码配置和实现功能暴露在客户端的风险；该系统具有相同的效果。 专利权的授权