一种基于LLM反馈机制的原子能力推荐方法及装置

    公开(公告)号:CN119336897A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411441571.9

    申请日:2024-10-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于LLM反馈机制的原子能力推荐方法及装置,方法包括:获取目标对象输入的待匹配能力,对待匹配能力进行第一向量化处理,得到待匹配向量;基于待匹配向量结合历史待匹配能力和预设的原子能力向量库,通过相似度匹配得到候选原子能力;根据待匹配能力和候选原子能力,通过预设的大语言模型输出推荐结果;响应于目标对象的选择指令,确定最终推荐结果;根据最终推荐结果校验得到推荐结果的采纳结果,基于采纳结果对大语言模型的模型参数进行调整。本发明能够实现高效准确的原子能力推荐,并且基于LLM反馈机制能够实现模型自我优化以及技术可持续发展,可广泛应用于数据处理技术领域。

    一种移动算力车
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117950462A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202311775616.1

    申请日:2023-12-22

    Abstract: 本发明公开一种移动算力车,由服务器负载车和移动电源车组成,所述移动电源车为服务器负载车辆提供移动电源,所述服务器负载车用于承载集装箱微模块,所述集装箱微模块进行自组网,并通过外联端口连接用户内网,算力服务器以核心交换机为核心向周围拓扑,连接1/10G的用户接口,连接磁阵和磁盘的读取器,并以100G的带宽连接训练GPU,训练的GPU之间以200G带宽连接。本发明通过可移动的算力,根据实际需求灵活地调整计算资源,提高计算效率,满足不同规模的计算任务,支撑各行业的数字化转型;同时,本发明将算力服务器部署在移动车辆上,以算力车的方式解决了算力的地域局限问题,提高了资源利用率和便捷性,降低计算成本,提高资源的利用率。

    基于大语言模型的信息抽取方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119415669A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411426090.0

    申请日:2024-10-12

    Abstract: 本申请公开了基于大语言模型的信息抽取方法、装置、设备及存储介质,涉及信息抽取技术领域,方法包括:将原始文本转换为待抽取字符串;根据预标注样本从待抽取字符串中抽取得到实体和关系;根据原始文本、实体及关系从专业知识数据库中检索得到相关专业知识文本;根据原始文本、实体、关系及相关专业知识文本构建提示词;将原始文本、实体、关系以及提示词输入大语言模型,以使大语言模型输出原始文本的抽取信息。通过预标注样本可利用少量标注数据准确地从字符串中提取到实体和关系,将抽取得到实体和关系并根据原始文本在专业知识数据库进行检索,再结合检索内容生成提示词,进而帮助大语言模型理解需要抽取的信息,进而抽取出合适的信息。

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