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公开(公告)号：CN116612764A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310592486.1
申请日：2023-05-23
Applicant: 中国电信股份有限公司北京研究院 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种通信背景生成模型的建模方法、使用方法、装置、计算机设备、可读存储介质及程序，涉及人工智能领域。该建模方法包括：获取原始目标的语音数据集和通信背景的语音数据集；根据原始目标的语音数据集获取原始目标的语音数据集的语谱图；根据通信背景的语音数据集获取通信背景的语音数据集的语谱图；通过原始目标的语音数据集的语谱图和通信背景的语音数据集的语谱图对包括双生成器和双判别器的循环生成对抗网络进行训练，以完成通信背景生成模型的建模。本公开实施例提供的方案建立的故障检测模型，能够根据原始目标的语音数据以获取与原始目标的语音数据对应的通信背景的语音数据的通信背景生成模型。
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公开(公告)号：CN119848208A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411973361.4
申请日：2024-12-30
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/353 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F40/284 , G06N3/045 , G06N3/086 , G06N3/092
Abstract: 本申请涉及一种问答模型的训练方法及装置、问答方法及装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：构建训练集，训练集中具有已知的攻击类别标注的第一类别的提示词、和具有未知攻击类别的标注的第二类别的提示词；根据提示词训练初始奖励模型，得到奖励模型，奖励模型用于输出奖励信号；将提示词输入大语言模型中，输出得到预测回复数据，并将预测回复数据和提示词输入奖励模型中，得到针对预测回复数据的奖励信号；根据预测回复数据的奖励信号确定大语言模型的更新策略，基于更新策略更新大语言模型，得到训练后的问答模型。采用本方法能够提高问答模型针对已知攻击类别的识别精度，降低针对未知攻击类型的漏检率。
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公开(公告)号：CN117667973A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311611978.7
申请日：2023-11-29
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Inventor： 徐馨兰
IPC: G06F16/242
Abstract: 本公开提供了一种数据查询方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：接收待处理数据，待处理数据为自然语句；基于大语言模型LLM对待处理数据进行处理，得到多个查询语句，查询语句为结构化查询语言SQL语句；利用多个查询语句在数据库中进行查询操作，得到多个候选查询结果，每个查询语句对应一个候选查询结果；在多个候选查询结果中确定目标查询结果。本公开将自然语句的待处理数据转换成多个查询语句，每个查询语句都可以得到一个候选查询结果，并从多个候选查询结果中确定出目标查询结果，从而提高了数据查询的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117763084A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311715572.3
申请日：2023-12-13
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F18/22 , G06F40/35 , G06N20/00
Abstract: 本公开提供了一种基于文本压缩的知识库检索方法及相关设备，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括，获取待回答问题；根据待回答问题，在预先构建的知识库中检索得到待回答问题对应的多个文本信息；根据待回答问题与多个文本信息的相似度对多个文本信息进行压缩，确定压缩后的多个文本信息；将待回答问题和压缩后的多个文本信息输入预训练的大型语言模型，输出待回答问题的答案。本公开通过对知识库中检索得到的文本信息进行压缩处理，精简在输入大型语言模型中文本信息的长度，能够让大型语言模型能够根据更全面的文本信息来回答问题，解决大型语言模型输入受限于知识库中拼接文本影响回答问题准确性的问题。
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公开(公告)号：CN116994589A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310953703.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供了一种模型训练方法、声纹识别方法、模型训练装置、声纹识别装置、存储介质和电子设备，涉及计算机技术领域。该模型训练方法包括：获取语音样本集合，将语音样本集合中的语音样本切分为多个语音样本片段，利用来自同一语音样本的语音样本片段构建正样本，并利用来自不同语音样本的语音样本片段构建负样本；基于正样本和负样本计算编码器模型的对比学习损失函数；基于正样本计算编码器模型的最小化向量分量损失函数；利用对比学习损失函数和最小化向量分量损失函数对编码器模型进行训练。本公开可以提高声纹编码器模型的训练效率并降低成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119760086A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411884975.5
申请日：2024-12-19
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F18/22 , G06F18/25
Abstract: 本公开提供了一种基于大语言模型的问答方法及相关设备，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取原始问题，获取多个不同方向的思维链提示，根据每个思维链提示对原始问题进行重写处理，得到多个不同方向的重写问题，对原始问题、第一重写问题和多个第二重写问题分别进行向量表示，并进行融合，得到融合向量，根据向量表示、融合向量和问答大语言模型，生成问题答案。利用思维链技术优化重写问题的输出，并且通过多个方向的思维链来处理，最终融合以提高问答答案检索的准确性，保留原问题的基础上，考虑问题可能会出现的不同角度话题及上下文信息，提升召回率。
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公开(公告)号：CN117151286A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311099739.8
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了一种异常预测模型的训练方法、异常预测方法、装置以及存储介质，其中的训练方法包括：利用数据融合模型并基于历史功率时间序列数据和历史温度时间序列数据生成融合时间序列数据，基于融合时间序列数据获得初始预测结果信息，利用融合预测模型并基于初始预测结果信息，获得融合预测结果信息并对异常预测模型进行调整处理。本公开能够对温度、功率等数据使用智能、精准的数据融合方案，并采用多种神经网络综合融合进行预测异常，能够利用数据间的协同关系，提高了模型训练以及预测模型的效率和准确性，能够及时对机柜内部温度过高等异常进行处理，提高机房运维的安全性。
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公开(公告)号：CN119848833A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411995668.4
申请日：2024-12-31
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F21/55 , G06F40/284 , G06N5/022 , G06N3/092
Abstract: 本申请涉及一种防御方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取防御后缀文本，并基于越狱成功率最高的目标越狱攻击方式确定样本攻击文本集；根据样本攻击文本集和防御后缀文本对样本大语言模型进行攻防测试，得到测试结果，并基于测试结果在防御后缀文本中识别防御关键词；根据防御关键词强化防御后缀文本，得到各强化防御文本，并在各强化防御文本中确定目标强化防御文本；目标强化防御文本用于防御大语言模型应用过程中的越狱攻击。采用本方法能够提高防御方法的成功率。
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公开(公告)号：CN119783096A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411858237.3
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
Abstract: 本公开提供一种攻击样本数据集生成方法、装置、程序产品与设备，涉及计算机技术领域。该攻击样本数据集生成方法包括：获取大模型安全评测知识数据，并基于大模型安全评测知识数据，得到安全评测关键词以及与安全评测关键词关联的安全评测话题；基于安全评测关键词，通过大模型对与安全评测关键词关联的安全评测话题进行扩充，得到种子话题，并生成与种子话题对应的攻击样本数据集，攻击样本数据集用于对大模型进行安全评测。本公开能够快速生成数量多，丰富度高的攻击样本，节省人力成本。
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公开(公告)号：CN119202158A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411208172.8
申请日：2024-08-30
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种文本评测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。通过获取大语言模型对应的待评测的问答对文本，将问答对文本输入经训练的检索器，由检索器基于问答对文本输出对应的各个参考文本，将问答对文本以及各个参考文本输入经训练的文本评测模型，由文本评测模型将各个参考文本作为评测标准，对问答对文本进行异常文本评测，输出对应的异常文本评测结果。相较于传统的通过封闭式问题或人工评估的方式进行评估，本方案通过预训练检索器和文本评测模型，利用检索器检索对应的参考文本，并通过文本评测模型，基于各个参考文本作为评测标准，对问答对文本进行异常文本评测，实现提高对大语言模型输出的问答对的评测效率的技术效果。
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