申请/专利权人：中山大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808102A

主分类号：G06N5/04

分类号：G06N5/04;G06F16/33;G06F40/126

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种智能体推理方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：对问题文本和对应的上下文描述文本进行封装处理，便于模型预测的答案与问题对应；然后基于改进后的BERT网络模型生成答案，改进后的BERT网络模型包括嵌入层、Transformer编码器和全连接层，通过Transformer编码器对编码后的文本数据进行细粒度优化的并行计算，从而能够将数据划分到多个实例进行并行计算，每个实例可以使用更少的内核实现更低的延迟，提高了资源利用率，最后通过全连接层将文本特征数据转换为文本位置概率值，并根据文本位置概率值确定答案文本，从而能够提高了众核处理器上智能体推理的速度。

主权项：1.一种智能体推理方法，其特征在于，所述方法应用于众核处理器，所述智能体推理方法包括：对问题文本和对应的上下文描述文本进行封装处理，获得处理后的文本数据；将所述处理后的文本数据输入至改进后的BERT网络模型，生成答案文本，所述改进后的BERT网络模型包括嵌入层、Transformer编码器和全连接层，所述嵌入层用于对所述处理后的文本数据进行编码，获得编码后的文本数据，所述Transformer编码器用于对所述编码后的文本数据进行并行计算处理，获得文本特征数据，所述全连接层用于将所述文本特征数据转换为文本位置概率值，并根据所述文本位置概率值确定答案文本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 智能体推理方法、系统、设备及存储介质

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