申请/专利权人：青岛海尔科技有限公司;青岛海尔智能家电科技有限公司;海尔优家智能科技(北京)有限公司

申请日：2024-02-20

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117742792A

主分类号：G06F9/30

分类号：G06F9/30;G06N3/0442;G06N3/08;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本申请公开了一种基于大模型的指令执行设备选取方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，该基于大模型的指令执行设备选取方法包括：响应于用户终端发送的语音交互信息，根据组件流设备选取事件记录，生成提示学习示例；根据提示学习示例、当前已知条件信息和预设任务描述，生成提示信息，获取混合专家网络模型根据提示信息输出的设备选取结果；混合专家网络模型是根据模型损失函数训练得到的，模型损失函数基于多个子网络模型的负载容量均衡程度，多个子网络模型输出的处理结果的权重分配平衡程度和混合专家网络模型的预测结果准确程度确定；基于混合专家网络模型的联合决策优势和学习能力，确保设备选择功能在复杂应用场景下的准确度。

主权项：1.一种基于大模型的指令执行设备选取方法，其特征在于，包括：响应于用户终端发送的语音交互信息，获取所述用户终端关联的组件流设备选取事件记录，并根据所述组件流设备选取事件记录，生成提示学习示例；获取所述用户终端关联的多个候选设备的设备信息，根据所述用户终端、所述语音交互信息和所述设备信息，获取当前已知条件信息；根据所述提示学习示例、所述当前已知条件信息和预设任务描述，生成提示信息，并将所述提示信息输入预训练的混合专家网络模型，并获取所述混合专家网络模型根据所述提示信息输出的设备选取结果；其中，所述混合专家网络模型包括门控网络层、专家网络层和输出解码层，所述专家网络层包括多个子网络模型，每一所述子网络模型为一种生成式预训练GPT模型；所述混合专家网络模型是根据模型损失函数L训练得到的，模型损失函数L基于所述多个子网络模型的负载容量均衡程度，所述多个子网络模型输出的处理结果的权重分配平衡程度，以及所述混合专家网络模型的预测结果准确程度确定；控制所述设备选取结果指示的目标设备执行所述语音交互信息指示的操作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛海尔科技有限公司;青岛海尔智能家电科技有限公司;海尔优家智能科技(北京)有限公司 基于大模型的指令执行设备选取方法、装置、设备和介质

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