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公开(公告)号:CN119721126A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202510220601.1
申请日:2025-02-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供了一种大语言模型性格塑造方法及装置、电子设备、存储介质,属于数据处理技术领域,该方法包括:将性格提示和对话内容输入大语言模型,得到对话向量;将所述对话向量输入性格向量生成器,得到性格调整向量;所述性格向量生成器为基于带有性格标注的历史对话数据集训练得到的神经网络模型;将所述性格调整向量输入大语言模型,以对大语言模型输出的第一输出向量进行调整,得到第二输出向量;所述第一输出向量为大语言模型基于所述对话向量得到的输出向量,所述第二输出向量为包含有性格特征的输出向量。本公开提供的大语言模型性格塑造方法及装置、电子设备、存储介质可以实现大语言模型个性化的灵活调整。
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公开(公告)号:CN118116053A
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202410267568.3
申请日:2024-03-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774
Abstract: 本公开提供了一种人脸重定向模型、模型训练方法及装置,该方法包括:编码器,用于对人脸图像进行特征提取,得到人脸特征;无关属性分解模块,用于对所述人脸特征进行特征提取,得到对应于所述人脸特征的细节特征;所述细节特征包括身份特征、视线特征和头部特征;交叉属性分离模块,用于对所述细节特征中的目标特征进行角度旋转;所述目标特征为视线特征或头部特征;解码器,用于基于角度旋转后的细节特征生成人脸图像。本公开提供的人脸重定向模型、模型训练方法及装置可以提高视线估计算法的样本集质量。
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公开(公告)号:CN118097283A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410274125.7
申请日:2024-03-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本公开提供了一种图像分类方法及装置、电子设备、可读存储介质,属于机器学习技术领域,该方法包括:基于第一分类类别对目标分类器的权重进行更新。确定第一训练集中样本类别和第二训练集中样本类别的数量比例,基于数量比例计算目标分类器对应的图像分类模型的损失函数值。第一训练集为第一分类类别对应的训练集,第二训练集属于图像分类模型的历史训练集,为第二分类类别对应的训练集。第二分类类别不同于第一分类类别。基于损失函数值、第一训练集以及第二训练集对图像分类模型的骨干网络进行参数更新直至图像分类模型收敛。基于收敛后的图像分类模型进行图像分类。本公开提供的图像分类方法能够减轻数据不平衡问题对图像分类模型训练性能的影响,提高模型的泛化能力。
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