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一种为多模态大模型系统提供高质量数据的方法
摘要文本
本发明涉及数据处理技术领域,特别涉及一种为多模态大模型系统提供高质量数据的方法。该为多模态大模型系统提供高质量数据的方法,梳理行业业务知识,形成所属技术领域行业知识库,进行预处理和数据标注后,形成训练集,验证集和测试集,将文本块中的知识点转换成向量形式;针对个性化需求对模型参数进行微调,以优化模型性能指标;设计提示词,确保大语言模型能够准确理解所属行业知识的语义和结构;对用户提出的问题进行向量化处理,提交给大语言模型进行查询,获取与之最匹配的答案。该为多模态大模型系统提供高质量数据的方法,通过行归集整理,形成系统性、关联性、易用性的知识集,不仅提供了高质量数据,还为智能化服务提供了支撑。
申请人信息
- 申请人:浪潮软件科技有限公司
- 申请人地址:250000 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园
- 发明人: 浪潮软件科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种为多模态大模型系统提供高质量数据的方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410186243.2 |
| 申请日 | 2024/2/20 |
| 公告号 | CN117743315A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06F16/215 |
| 权利人 | 浪潮软件科技有限公司 |
| 发明人 | 李会; 张峰; 李照川; 林一伟; 张尧臣; 王宾 |
| 地址 | 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园 |
专利主权项内容
1.一种为多模态大模型系统提供高质量数据的方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤S1、梳理行业业务知识,理清管理部门、服务对象、管理行为与管理权力事项四者之间的关系,形成所属技术领域行业知识库;步骤S2、对所属技术领域行业知识库的数据进行预处理和数据标注,形成训练集,验证集和测试集三个数据集,使用分词器将文本分成文本块,并将文本块中的知识点转换成向量形式;步骤S3、在结构化部署的基础大模型基础上,针对行业知识组织的个性化需求对模型参数进行微调,以优化模型性能指标,适应所属技术领域行业知识库的特定需求;步骤S4、针对所属技术领域行业知识库的特定需求,设计相应的提示词,确保大语言模型能够准确理解所属技术领域行业知识的语义和结构;步骤S5、对用户提出的问题进行向量化处理,填入提示词模板,并将提示词模板提交给大语言模型进行查询,获取与之最匹配的答案。