大语言模型训练方法、文本生成方法和相关装置

    公开(公告)号:CN117787220A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311768374.3

    申请日:2023-12-20

    Abstract: 本申请实施例提供大语言模型训练方法、文本生成方法和相关装置,涉及人工智能技术领域。该方法利用大语言模型得到包含位置标记的问答对的第一标记向量和第一答案向量,再利用位置标记得到掩码问答句,得到掩码问答句的第二标记向量和第二答案向量;根据第一标记向量和第二标记向量计算第一损失值,根据第一答案向量和第二答案向量计算第二损失值,从而根据损失值得到目标大语言模型。将问答句的位置标记融入编码器的表达过程实现对比学习,在损失函数中融入位置信息,将问答对的生成结果进行对齐,捕捉问题与答案之间的映射关系,在整体上进行指令微调,提升大语言模型在指令遵循方面的能力,提升大语言模型的文本生成准确率。

    基于指纹匹配的WiFi定位方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN117295158A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311589765.9

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 本发明提供了一种基于指纹匹配的WiFi定位方法、装置、设备和介质,方法包括:获取m个无线接入点的参考信号强度,根据m个参考信号强度进行子指纹库构建处理,以得到#imgabs0#个子指纹库;获取m个无线接入点的接收信号强度,根据m个接收信号强度进行位置子指纹构建处理,以得到#imgabs1#个位置子指纹;根据#imgabs2#个子指纹库和#imgabs3#个位置子指纹得到#imgabs4#个子空间,并分别在#imgabs5#个子空间中根据对应的信号强度欧氏距离确定出K个邻近参考点坐标;分别根据#imgabs6#个子空间对应的K个邻近参考点坐标进行加权计算,得到#imgabs7#个粗定位位置坐标,并根据#imgabs8#个粗定位位置坐标得到目标定位位置坐标,以有效减少环境中物体遮挡无线接入点信号而导致的信号干扰影响,有效提高WiFi定位技术的精度和鲁棒性。

    边缘计算任务分配方法、装置、计算机设备及相关介质

    公开(公告)号:CN115827178A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211090762.6

    申请日:2022-09-07

    Abstract: 本发明公开了边缘计算任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:监控并获取网络信息;对所述网络信息提取上下文信息;其中,所述上下文信息包括设备上下文、资源上下文和应用程序上下文;基于所述上下文信息对存储于各边缘服务器上的数据副本进行分布策略优化;以及基于所述上下文信息对各物联网设备的任务调度策略优化;将优化后的数据副本分布策略和任务调度策略下发至边缘服务器和物联网设备,以使边缘服务器和物联网设备执行相应的操作。本发明基于上下文感知,对数据和任务分配过程进行解耦,如此可以优化对于不同边缘服务器的任务分配策略,以及优化任务执行延迟和数据管理开销之间的权衡。

    人工智能路由方法及其系统和计算机设备

    公开(公告)号:CN119814634A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411873391.8

    申请日:2024-12-17

    Abstract: 本申请提出了一种人工智能路由方法,包括以下步骤:S100)AI路由智能体接收并解析至少一提示信息;S200)所述AI路由智能体根据所述提示信息分析该用户的至少一请求意图,并将所述请求意图分解拆分为多个子任务,并规划各个子任务之间的相互依赖关系,以形成一任务列表;S300)所述AI路由智能体根据人工智能模型的特征,选择注册在AI网关上的AI模型代理接口,以匹配所述任务列表的需求,其中被选择的匹配所述任务列表需求的AI模型为被选择AI模型;S400)调用并执行每个被选择AI模型,并将结果返回给所述AI路由智能体;和S500)AI路由智能体整合所有被选择AI模型的预测结果,并生成响应。

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