大语言模型评测方法及装置、电子设备、可读存储介质

    公开(公告)号:CN118364250A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410499728.7

    申请日:2024-04-24

    Abstract: 本公开提供了一种大语言模型评测方法及装置、电子设备、可读存储介质,属于智能对话技术领域,该方法包括:基于第一问题和多个第一追问问题依次对第一语言模型进行静态测试,得到第一语言模型针对于第一问题和多个第一追问问题的第一回复信息;基于第一问题和多个第二追问问题依次对第一语言模型进行动态测试,得到第一语言模型针对于第一问题和多个第二追问问题的第二回复信息;基于第一回复信息和第二回复信息确定第一语言模型的评测结果。本公开提出的静态测试和动态测试结合的评估方法能够更准确地评估模型的多轮对话能力,从而更好地反映模型在真实世界应用中的表现。

    基于摄像装置的眼动视频放大的人格评估方法及系统

    公开(公告)号:CN118038164A

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202410215888.4

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 本公开提供了一种基于摄像装置的眼动视频放大的人格评估方法及系统,属于人格评估技术领域,该方法包括:将第一眼部视频输入至预训练放大网络中进行眼部动作放大,得到第二眼部视频;第一眼部视频为目标用户阅读材料时的眼部动作视频;提取第二眼部视频中的眼动特征,得到多张眼球随时间横向运动的特征图片;将特征图片输入至人格分类网络中,以得到目标用户的人格评估结果。本公开提供的基于摄像装置的眼动视频放大的人格评估方法及系统能够减少人格评估过程中的误差,使人格评估的方式更加简单、便捷,使人格评估的结果更加准确。

    多任务模型训练方法及装置、电子设备、可读存储介质

    公开(公告)号:CN117789005A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202410056168.8

    申请日:2024-01-15

    Abstract: 本公开提供了一种多任务模型训练方法及装置、电子设备、可读存储介质,属于多任务决策领域,该方法包括:根据训练任务对训练数据集进行划分,得到多个子数据集;确定每个子数据集对应的任务标签,将每个子数据集对应的任务标签转换为每个子数据集对应的任务掩码;基于每个子数据集对应的任务掩码对多任务模型中的权重参数进行筛选,得到每个子数据集对应的第一权重参数;将多个子数据集依次输入至多任务模型中对多任务模型进行训练。本公开提供的多任务模型训练方法及装置、电子设备、可读存储介质能够根据任务掩码找到多个任务之间的共同特征,从而能够高效利用权重参数,同时使模型的计算开销大的问题得到缓解。

    芯片全局布局方法及装置、电子设备、可读存储介质

    公开(公告)号:CN117408216A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311452203.X

    申请日:2023-11-03

    Abstract: 本公开提供了一种芯片全局布局方法及装置、电子设备、可读存储介质,该方法包括:根据第一芯片的电路网表提取所述第一芯片中宏单元的电路特征,得到第一电路特征;将所述第一电路特征输入至预设芯片布局模型中,得到所述宏单元的第一布局位置;其中,所述预设芯片布局模型为基于预设电路特征训练得到的模型;基于所述第一布局位置对所述第一芯片中宏单元和标准单元的位置进行优化,得到所述第一芯片的全局布局位置。本公开提供的芯片全局布局方法及装置、电子设备、可读存储介质可以提高芯片布局的效果。

    基于任务型对话的图像编辑系统
    57.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116450784A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310118446.3

    申请日:2023-02-03

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,提出了基于任务型对话的图像编辑系统,包括对话理解模块,用于根据输入的对话文本得到对话状态,所述对话状态包括用户要编辑的属性和编辑程度;图像编辑模块,用于接收用户输入图像和对话状态,根据对话状态对用户输入图像进行编辑,输出编辑后的图像;系统回复模块,用于输出系统回复信息;所述对话理解模块包括依次连接的编码器、解码器、第一线性层和Softmax函数,所述编码器和所述解码器均为N个,每一所述解码器的输出均设置一个适应器。通过上述技术方案,解决了现有技术中图像编辑方法在连续的图像编辑时出现历史编辑信息遗忘、用户需求理解偏差、系统交互不准确、不灵活的问题。

    基于先验引导的虹膜图像修复系统

    公开(公告)号:CN115424337A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202211074175.8

    申请日:2022-09-02

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,提出了基于先验引导的虹膜图像修复系统,包括生成器和判别器,所述生成器包括:退化去除子网络,用于对输入图像进行特征提取,得到第一图像yc;所述第一图像yc为超分辨率、去模糊的图像;先验估计子网络,用于根据第一图像yc得到先验知识中的风格信息pi;所述风格信息pi中包含虹膜图像的颜色、形状和纹理信息;先验融合子网络,用于将第一图像yc和风格信息pi进行融合,得到先验融合特征;所述先验融合特征用于生成清晰的修复图像通过上述技术方案,解决了现有技术中低分辨率、模糊的虹膜图像导致虹膜识别准确率下降的问题。

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