一种基于大模型进行人机对话过程中真人检测的方法

    公开(公告)号:CN117312982A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311131232.6

    申请日:2023-09-04

    Abstract: 本发明提供了一种基于大模型进行人机对话过程中真人检测的方法,包括:步骤1,数据收集:收集用户个人的原始数据,并进行预处理;步骤2,进行模型的构建;步骤3,模型微调;步骤4,微调策略:尝试不同的策略,以获得更好的结果;步骤5,评估和迭代:根据评估和用户反馈,不断改进模型以满足实际需求;步骤6,隐私和安全考虑:所有数据都存放在用户电脑端,大模型平台侧不进行用户数据的保存。该方法能够充分捕捉对话的上下文、语义和情感信息,从而有效区分真实用户和机器生成的回复。它具备高度的适应性,能够自动学习和应对新的虚假对话模式。该方法的应用领域广泛,可用于在线社交平台、客服系统等。

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