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一種基于大語(yǔ)言模型的長(zhǎng)文檔問(wèn)答生成方法及系統(tǒng)與流程

文檔序號(hào):40547491發(fā)布日期:2025-01-03 11:06閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.一種基于大語(yǔ)言模型的長(zhǎng)文檔問(wèn)答生成方法,其特征在于,包括以下步驟:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大語(yǔ)言模型的長(zhǎng)文檔問(wèn)答生成方法,其特征在于,所述步驟一之前還包括:預(yù)先構(gòu)建hnsw索引和位置索引。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于大語(yǔ)言模型的長(zhǎng)文檔問(wèn)答生成方法,其特征在于,所述步驟五包括:

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于大語(yǔ)言模型的長(zhǎng)文檔問(wèn)答生成方法,其特征在于,所述預(yù)先構(gòu)建hnsw索引和位置索引包括:

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于大語(yǔ)言模型的長(zhǎng)文檔問(wèn)答生成方法,其特征在于,所述步驟c2包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于大語(yǔ)言模型的長(zhǎng)文檔問(wèn)答生成方法,其特征在于,所述對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化向量序列em執(zhí)行自注意力計(jì)算,并將計(jì)算出的自注意力進(jìn)行線性變換,以得到經(jīng)線性變換的層輸出向量序列outm包括:

7.一種基于大語(yǔ)言模型的長(zhǎng)文檔問(wèn)答生成系統(tǒng),其特征在于,包括:

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于大語(yǔ)言模型的長(zhǎng)文檔問(wèn)答生成系統(tǒng),其特征在于,還包括:

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的程序,其中,在程序運(yùn)行時(shí)控制計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的基于大語(yǔ)言模型的問(wèn)答生成方法。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及人工智能和自然語(yǔ)言技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于大語(yǔ)言模型的長(zhǎng)文檔問(wèn)答生成方法,本發(fā)明通過(guò)HNSW索引進(jìn)行近似最近鄰搜索,檢索出最相關(guān)的N個(gè)三元組,并對(duì)檢索出的三元組中每個(gè)位置,獲取其周圍固定大小窗口如[?M,+M]內(nèi)的所有(k,v)對(duì),通過(guò)上下文窗口擴(kuò)展,保證了局部連貫性,避免了僅依賴單點(diǎn)檢索可能帶來(lái)的信息碎片化;通過(guò)將檢索和擴(kuò)展得到的(k,v)對(duì)與當(dāng)前輸入序列的K、V矩陣拼接,形成新的K'和V'矩陣,使用標(biāo)準(zhǔn)的縮放點(diǎn)積注意力機(jī)制,計(jì)算注意力,并僅保留對(duì)應(yīng)于輸入問(wèn)題序列的向量,既保證了全局視野,又避免了不必要的計(jì)算,從而解決在處理長(zhǎng)序列時(shí)面臨的嚴(yán)重的計(jì)算效率和內(nèi)存使用問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員:張群,王鈞升
受保護(hù)的技術(shù)使用者:濟(jì)南市人民檢察院檢察事務(wù)中心
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/2
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