公开(公告)号：CN119692482B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510191825.4

申请日：2025-02-20

Applicant: 人民法院信息技术服务中心

Inventor： 孙福辉 ,  杨恩能 ,  王晓燕 ,  沈力

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/18

Abstract: 本说明书涉及一种基于多任务合并的司法大模型的司法事务处理方法及装置。通过对多个任务模型进行参数模块分析，依据任务相关性将参数模块分为低相关性参数模块和高相关性参数模块，采用静态合并的方式对多个任务模型的低相关性参数模块的参数进行合并，采用动态合并的方式对多个任务模型的高相关性参数模块的参数进行合并，最后进行整合，得到最终的司法大模型，并用于多任务推理。

公开(公告)号：CN119830225A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510305666.6

申请日：2025-03-14

Applicant: 人民法院信息技术服务中心

Inventor： 王晓燕 ,  王子豪 ,  孙福辉 ,  沈力

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/049

Abstract: 本说明书涉及机器学习技术领域，尤其是一种基于拓扑结构的模型融合方法、装置及计算机设备。所述方法包括：构建拓扑结构，确定所述拓扑结构中每一节点中部署的待融合对象，其中，拓扑结构中包括多个节点；根据模型融合算法，将拓扑结构中预设节点范围内多个节点部署的待融合对象进行合并迭代，得到拓扑结构中所有节点每一次合并迭代后的局部融合模型；当所有节点多次合并迭代后的各局部融合模型的系数一致，确定各节点对应的局部融合模型完成合并，得到拓扑结构中的多个多任务模型。本方案通过构建环状拓扑结构实现每个设备与相邻设备的局部融合，确保常数存储峰值、降低存储需求，提高存储效率、保证模型融合过程的效率和最终模型的收敛性。

公开(公告)号：CN119692482A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202510191825.4

申请日：2025-02-20

Applicant: 人民法院信息技术服务中心

Inventor： 孙福辉 ,  杨恩能 ,  王晓燕 ,  沈力

IPC: G06N5/04 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/18

Abstract: 本说明书涉及一种基于多任务合并的司法大模型的司法事务处理方法及装置。通过对多个任务模型进行参数模块分析，依据任务相关性将参数模块分为低相关性参数模块和高相关性参数模块，采用静态合并的方式对多个任务模型的低相关性参数模块的参数进行合并，采用动态合并的方式对多个任务模型的高相关性参数模块的参数进行合并，最后进行整合，得到最终的司法大模型，并用于多任务推理。