公开(公告)号：CN119847500A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510017430.2

申请日：2025-01-06

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 刘权 ,  李亚 ,  王佳升 ,  王涛 ,  王士进 ,  刘聪 ,  胡国平

IPC: G06F8/33 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提供了一种代码处理方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定用户的代码指令对应的代码任务类型；从代码模块集合中确定代码任务类型对应的目标代码模块；基于代码模型以及目标代码模块，对代码指令进行响应；代码模块集合包括多种类型的代码任务对应的代码模块，每一代码模块是应用对应类型的代码任务对应的样本代码数据，进行低秩微调训练得到的，克服了目前行业领域模型定制的资源消耗大、易出现“知识杂糅”问题的缺陷，通过为不同的代码任务定制对应的代码模块，并采用低秩适应方式进行微调训练，对计算资源友好，且不会造成模型通用能力丢失，同时避免了“知识杂糅”问题，实现了模型性能的提升。

公开(公告)号：CN117114108A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311030946.8

申请日：2023-08-14

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 李亚 ,  王佳升 ,  刘权 ,  魏思 ,  胡国平

IPC: G06N5/04 ,  G06F40/35 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种问答方法、问答模型训练方法、一体机和存储介质，其中方法包括：获取问询语句；基于自然语言模型和非自然语言模型，分别对问询语句进行解答，得到自然语言模型的自然语言输出和非自然语言模型的非自然语言输出；基于自然语言输出和非自然语言输出，确定融合权重，并基于融合权重，对自然语言输出和非自然语言输出进行加权，得到问询语句对应的答案信息。本发明提供的方法、一体机和存储介质，融合权重的应用使得在答案信息的确定中能够针对性地偏向与问询语句的需求更加贴合的输出，从而得到与问询语句的需求更加贴合、可靠性更强、准确度更高的答案信息，使得无论对于自然语言相关任务还是非自然语言相关任务，效果均能达到预期。

公开(公告)号：CN117251150A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311385096.3

申请日：2023-10-23

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 李亚 ,  王佳升 ,  王涛 ,  刘权 ,  王士进 ,  魏思 ,  胡国平

IPC: G06F8/33 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06N3/09 ,  G06N3/096 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种行业代码模型的训练和行业代码处理方法、装置、一体机，方法包括：获取初始模型、通用代码模型，以及目标行业的预训练代码模型；分别基于初始模型、通用代码模型和预训练代码模型，对目标行业的样本代码进行处理，得到初始模型的初始输出、通用代码模型的通用输出和预训练代码模型的预训练输出；基于初始输出、通用输出、预训练输出，以及样本代码的代码标签，对初始模型进行参数迭代，得到目标行业的行业代码模型。本发明提供的方法、装置，大大缩减了行业代码模型的训练数据和训练时间，同时也提升了行业代码模型生成的行业代码的可靠性。