申请/专利权人：智慧眼科技股份有限公司

申请日：2023-12-04

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875358A

主分类号：G06N3/042

分类号：G06N3/042;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本申请公开了一种融合目标领域知识的模型构造及应用方法、装置、设备，涉及深度学习领域，包括：融合目标领域知识的模型包含域分类器、若干连续的第一转换器模块和若干连续的第二转换器模块，第一转换器模块为预训练大语言模型中的原始转换器模块，第二转换器模块为利用域自适应模块对原始转换器模块进行结构优化得到的模块；利用域分类器对基于第一转换器模块确定的输入向量进行分类得到分类结果；利用第二转换器模块中的域自适应模块基于分类结果是否属于目标领域判断是否调用可学习权重参数，基于判断结果和预训练大语言模型的权重参数确定输出结果。本申请基于分类结果确定是否调用可学习权重参数，缓解模型对其他领域数据的处理性能的损害。

主权项：1.一种融合目标领域知识的模型构造及应用方法，其特征在于，所述融合目标领域知识的模型为基于预训练大语言模型构建的模型，所述融合目标领域知识的模型中包含域分类器、若干个连续的第一转换器模块和若干个连续的第二转换器模块，所述第一转换器模块为所述预训练大语言模型中的原始转换器模块，所述第二转换器模块为利用预设域自适应模块对所述预训练大语言模型中的原始转换器模块进行结构优化后得到的模块；其中，所述方法包括：获取提问数据，并基于所述若干个连续的第一转换器模块对所述提问数据进行处理，以得到输入向量；基于所述域分类器对所述输入向量进行分类，以得到目标领域分类结果；利用所述第二转换器模块中的所述预设域自适应模块基于所述目标领域分类结果判断是否调用可学习权重参数，并基于判断结果和所述预训练大语言模型的权重参数确定与所述输入向量对应的所述预设域自适应模块的模块输出结果；其中，若所述目标领域分类结果表征所述输入向量对应的领域为预设目标领域，则判定在确定所述模块输出结果的过程中需要调用所述可学习权重参数；基于所述模块输出结果确定所述输入向量对应的模型输出结果，以得到与所述提问数据对应的答复结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 智慧眼科技股份有限公司 融合目标领域知识的模型构造及应用方法、装置、设备

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