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公开(公告)号：CN118502681B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410975313.2
申请日：2024-07-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及用于存储数据集的方法、系统及用于训练模型的方法。该存储方法包括：获得低速存储设备的平均传输速率；根据训练程序中一次迭代的时间、训练程序的总迭代次数及平均传输速率，获得数据集中用于存储至低速存储设备的低速子集，其中，数据集用于训练模型；以及确定数据集中需要存储在高速存储设备的高速子集，高速子集用于支持训练程序的启动训练。采用本方法能够使高速存储设备和低速存储设备构成的系统的总体成本较低；并能保证有效地支持模型的训练。
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公开(公告)号：CN116610964B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310893532.1
申请日：2023-07-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/22 , G06F16/332
Abstract: 本申请涉及一种文本相似度匹配方法、装置和计算机设备。所述方法包括：利用大模型服务接口获取到的信息，构建基础问答数据集；对基础问答数据集进行相关性扩展，生成与基础问答数据集相关的扩展内容；利用预设的综合评价指标，对扩展内容进行评估，将评估结果满足预设条件的扩展内容并入基础问答数据集，生成完备问答数据集；根据完备问答数据集的数据结构，选取具备对应网络架构的问答模型，并采用梯度下降法对问答模型的参数进行更新，直至问答模型收敛，生成用于文本相似度匹配的完备问答模型；基于完备问答模型，进行文本相似度匹配。采用本方法能够解决现有的基于文本相似度匹配的智能问答技术存在回答问题的效率和准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN116757216A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311024641.6
申请日：2023-08-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/295 , G06F16/35
Abstract: 本申请涉及一种基于聚类描述的小样本实体识别方法、装置和计算机设备，通过获取待识别文本数据；将所述待识别文本数据输入实体边界定位模型，得到所述待识别文本数据中所有实体的实体边界；将所述待识别文本数据以及所述实体边界输入实体聚类模型，得到多个类别的实体；基于多个类别的所述实体，确定每个类别的类别标识以及对应实体。上述基于聚类描述的小样本实体识别方法，基于实体边界定位模型和实体聚类模型，能够精准识别实体边界，并对实体进行精准分类，明显提高了实体识别和分类效率，并且由于人工介入的减少，也会一定程度提高实体标记的准确性。
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公开(公告)号：CN118379605B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410821436.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/96 , G06V10/94 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/096
Abstract: 本说明书公开了一种图像识别大模型的部署方法、装置及存储介质，本方法应用于边端实时决策场景的所述图像识别大模型包括自编码器及分类器，先将能耗消耗较高的自编码器部署在异构存算一体芯片的模拟架构核中，将所述分类器部署在异构存算一体芯片的数字架构核中，以降低能耗。通过获取样本图像，将所述样本图像输入所述自编码器中，得到所述自编码器输出的样本图像特征。根据所述样本图像特征，对部署在所述数字架构核中的分类器进行训练，提高图像识别大模型的精度。也就是说，通过将能耗较高的自编码器部署在能耗消耗较低的模拟架构核中，降低能耗，对部署在数字架构核的分类器进行训练，提高图像识别大模型的精度。
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公开(公告)号：CN118334278B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410779806.9
申请日：2024-06-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T17/20
Abstract: 在本说明书提供的一种点云数据处理方法、装置、存储介质及设备中，针对三维空间的每个维度，按照该维度的坐标大小，依次针对该维度的每个网格截面，确定该网格截面中标记网格的数量，与前一网格截面中标记网格的数量之间的差值，并通过预设范围，确定该维度的划分面，进而基于确定出的各划分面，得到该三维空间的划分结果，即基于点云数据所在标记网格的分布，实现了三维空间的划分，避免了相邻点云数据所在的标记网格被划分到不同三维子空间中，从而提高了基于该划分结果下的点云数据，通过预测模型，确定目标预测结果的预测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116992875B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311263225.1
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种文本生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：基于关键词数据集训练初始文本生成模型，所述关键词数据集包括参考关键词以及参考文本，将所述参考关键词输入所述初始文本生成模型，得到初始模型生成文本，将所述初始模型生成文本以及初始拼接文本作为关键词中文对比数据集，基于所述关键词中文对比数据集和标准中文对比数据集训练文本生成奖励模型，基于所述初始文本生成模型和文本生成奖励模型确定目标文本生成模型，将候选关键词输入所述目标文本生成模型，得到目标生成文本。不仅保证了关键词一定出现在生成文本中，还提高了生成文本的语义准确性。
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公开(公告)号：CN116991986B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311269260.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/23213
Abstract: 本申请涉及一种语言模型轻量化方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：对初始语言模型的注意力层的可学习参数进行聚类，得到可学习参数的分区；对各个分区进行组合，得到初始语言模型的所有裁剪方式；基于初始语言模型的注意力层的各个功能在各个裁剪方式下的波动率，得到各个功能的对应分区；剔除或量化与待处理的任务所对应的功能相关性低的可学习参数，得到待训练的语言模型的可学习参数；基于待训练的语言模型的可学习参数，利用梯度下降法对可学习参数进行训练，直到收敛，得到完备的轻量化语言模型。采用本方法能够解决了现有的语言模型无法利用较少的计算资源来实现高精度的任务处理的问题。
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公开(公告)号：CN116303974A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310486966.X
申请日：2023-05-04
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F40/35 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本申请涉及一种基于目标生成式回应语言模型的回应方法和装置。其中，该方法包括：基于教育设备中的提示数据集，训练得到初始生成式提示语言模型和初始生成式回应语言模型；并利用评分模型对二者的预测结果进行评分；基于对评分值的加权计算结果，通过强化学习和对抗学习进一步训练初始生成式提示语言模型和初始生成式回应语言模型，得到目标生成式回应语言模型；将教育设备采集的待测文本数据输入目标生成式回应语言模型，目标生成式回应语言模型将待测文本数据与对话数据进行拼接，得到相应的回应。采用本方法能生成多样的新提示，并加强生成式提示语言模型和生成式回应语言模型之间的交互，从而进一步改善生成式语言模型的意料外行为问题。
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公开(公告)号：CN118567791B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411044021.3
申请日：2024-07-31
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书提供的一种缓存方法、装置、存储介质以及电子设备，首先确定执行分布式模型训练任务所需的目标容器，以及，确定目标容器中训练程序执行分布式模型训练任务所需的目标训练数据集的路径信息，将路径信息与预设的缓存表中包含的各路径信息进行匹配，以判断目标训练数据集是否被缓存，若是，则从缓存表中确定出缓存目标训练数据集的计算节点的节点信息，以从缓存目标训练数据集的计算节点中获取目标训练数据集，并通过目标容器执行分布式模型训练任务，若否，则根据路径信息，从云端获取目标训练数据集，以通过获取的目标训练数据集，执行分布式模型训练任务。
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公开(公告)号：CN117370536A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311673949.3
申请日：2023-12-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书公开了一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备。可以将用户输入的指定文本输入到预先训练的语言模型中，以通过语言模型确定指定文本对应的文本特征表示，并可以确定每个候选问题文本特征表示与文本特征表示之间的相关度，以根据相关度，从各候选问题文本特征表示中确定出与文本特征表示相匹配的候选问题文本特征表示，作为目标问题文本特征表示，并根据目标问题文本特征表示与所述文本特征表示之间的相关度是否低于预设的相关度阈值，确定是否向用户请求补充文本信息，以及是否将预先确定的目标问题文本特征表示对应的回复文本，作为指定文本对应的目标回复文本回复给用户。
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