技術(shù)特征：

1.基于大語言模型的保險場景核驗方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大語言模型的保險場景核驗方法，其特征在于，在獲取目標(biāo)場景圖像和預(yù)訓(xùn)練的大語言模型之前，還包括對所述大語言模型的預(yù)訓(xùn)練過程，具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于大語言模型的保險場景核驗方法，其特征在于，所述基于所述分類標(biāo)注數(shù)據(jù)集，對所述多個原始模型進行訓(xùn)練，得到多個預(yù)訓(xùn)練子模型，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于大語言模型的保險場景核驗方法，其特征在于，所述將所述多個提示詞適配的預(yù)訓(xùn)練子模型，基于所述業(yè)務(wù)映射約束進行級聯(lián)，得到所述預(yù)訓(xùn)練的大語言模型，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在將所述多個提示詞適配的預(yù)訓(xùn)練子模型，基于所述業(yè)務(wù)映射約束進行級聯(lián)，得到所述預(yù)訓(xùn)練的大語言模型之后，還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大語言模型的保險場景核驗方法，其特征在于，所述基于所述業(yè)務(wù)核驗數(shù)據(jù)對所述目標(biāo)保險場景圖像進行核驗，得到所述目標(biāo)保險場景圖像對應(yīng)的場景核驗數(shù)據(jù)，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大語言模型的保險場景核驗方法，其特征在于，在將所述目標(biāo)保險場景圖像輸入所述大語言模型中之前，還包括：

8.一種基于大語言模型的場景核驗裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1至7任一項所述的基于大語言模型的保險場景核驗方法。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項所述的基于大語言模型的保險場景核驗方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請實施例提供了基于大語言模型的保險場景核驗方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)保險場景圖像和預(yù)訓(xùn)練的大語言模型；將目標(biāo)保險場景圖像輸入大語言模型中，以使大語言模型基于業(yè)務(wù)映射約束對目標(biāo)保險場景圖像進行業(yè)務(wù)分類，得到業(yè)務(wù)類型信息，并基于業(yè)務(wù)類型信息將目標(biāo)保險場景圖像輸入對應(yīng)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)子模型進行業(yè)務(wù)核驗，得到業(yè)務(wù)核驗數(shù)據(jù)；基于業(yè)務(wù)核驗數(shù)據(jù)對目標(biāo)保險場景圖像進行核驗，得到對應(yīng)的場景核驗數(shù)據(jù)。本申請實施例能夠通過預(yù)訓(xùn)練的多個大語言子模型構(gòu)成的大語言模型實現(xiàn)了復(fù)雜保險場景下的場景核驗，例如同時對場景中的人員著裝、工卡以及場景中的車輛的標(biāo)識清晰度以及車輛信息進行核驗。

技術(shù)研發(fā)人員：唐子豪,劉莉紅,陳遠(yuǎn)旭
受保護的技術(shù)使用者：平安科技（深圳）有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2