一种GPT模型自适应处理方法和装置与流程

本发明涉及人工智能，特别是涉及一种gpt模型自适应处理方法和装置。

背景技术：

1、在基于领域的知识图谱模型中，不同医学领域的知识被分别编码到各自的知识图谱中。当接收到用户查询时，首先通过关键词匹配或其他手段确定查询对应的领域，然后在对应领域的知识图谱中搜索答案。这种模型通过一定的机制进行反馈学习，但它主要依赖于预定义的医学领域和固定的知识图谱，因此这种方式存在以下缺点：

2、灵活性不足：这种技术方案依赖于预定义的领域和固定的知识图谱，当面临跨领域的问题或新领域的问题时，其表现可能会受到限制。

3、自适应性不足：虽然这种模型可能会进行一些反馈学习，但它无法根据用户的问题自动调整其回答的领域。如果用户的问题涉及到多个领域，或者用户对问题的领域表述不清晰，模型无法提供满意的答案。

4、交互性不足：当模型无法确定问题的领域时，它可能无法提供任何有用的回答，而不能主动向用户询问更多信息。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种gpt模型自适应处理方法和装置，能够提供更高的灵活性、自适应性和交互性。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种gpt模型自适应处理方法，包括以下步骤：

3、收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签；

4、使用设置有标签的材料对gpt模型进行训练，得到医学领域知识图谱模型；

5、所述医学领域知识图谱模型接收到用户查询请求后，根据用户查询请求确定用户查询的特定领域，并从所述特定领域中找出与用户查询内容相关的回复。

6、所述收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签后，还包括：

7、根据医学领域相关材料的来源对所述材料进行等级标记。

8、所述使用设置有标签的材料对gpt模型进行训练时，共享医学领域中各个分类的底层知识。

9、所述医学领域知识图谱模型无法根据用户查询请求无法确定用户查询的特定领域时，则主动生成询问信息以向用户获取更多信息。

10、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种gpt模型自适应处理装置，包括：

11、收集模块，用于收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签；

12、训练模块，用于使用设置有标签的材料对gpt模型进行训练，得到医学领域知识图谱模型；

13、所述医学领域知识图谱模型接收到用户查询请求后，根据用户查询请求确定用户查询的特定领域，并从所述特定领域中找出与用户查询内容相关的回复。

14、所述的gpt模型自适应处理装置还包括：等级标记模块，所述等级标记模块用于根据医学领域相关材料的来源对所述材料进行等级标记。

15、所述训练模块使用设置有标签的材料对gpt模型进行训练时，共享医学领域中各个分类的底层知识。

16、所述医学领域知识图谱模型无法根据用户查询请求无法确定用户查询的特定领域时，则主动生成询问信息以向用户获取更多信息。

17、有益效果

18、由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明对医学领域进行明确的定义和分类，并根据这些分类标签训练数据，使其能够理解和回答在特定医学领域中的问题；本发明的模型在处理任务时能够确定用户查询的特定领域，从而自动调整其回答的领域，使得模型能够提供更准确、更具针对性的回答；本发明的模型在面对模棱两可或无法确定领域的问题时，能主动询问用户获取更多信息，从而提供更高的交互性。

技术特征：

1.一种gpt模型自适应处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的gpt模型自适应处理方法，其特征在于，所述收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签后，还包括：

3.根据权利要求1所述的gpt模型自适应处理方法，其特征在于，所述使用设置有标签的材料对gpt模型进行训练时，共享医学领域中各个分类的底层知识。

4.根据权利要求1所述的gpt模型自适应处理方法，其特征在于，所述医学领域知识图谱模型无法根据用户查询请求无法确定用户查询的特定领域时，则主动生成询问信息以向用户获取更多信息。

5.一种gpt模型自适应处理装置，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的gpt模型自适应处理装置，其特征在于，还包括：等级标记模块，所述等级标记模块用于根据医学领域相关材料的来源对所述材料进行等级标记。

7.根据权利要求5所述的gpt模型自适应处理装置，其特征在于，所述训练模块使用设置有标签的材料对gpt模型进行训练时，共享医学领域中各个分类的底层知识。

8.根据权利要求5所述的gpt模型自适应处理装置，其特征在于，所述医学领域知识图谱模型无法根据用户查询请求无法确定用户查询的特定领域时，则主动生成询问信息以向用户获取更多信息。

技术总结
本发明涉及一种GPT模型自适应处理方法和装置，其中，方法包括：收集医学领域相关材料，并根据医学领域的分类对所述材料设置标签；使用设置有标签的材料对GPT模型进行训练，得到医学领域知识图谱模型；所述医学领域知识图谱模型接收到用户查询请求后，根据用户查询请求确定用户查询的特定领域，并从所述特定领域中找出与用户查询内容相关的回复。本发明能够提供更高的灵活性、自适应性和交互性。

技术研发人员：汤文巍
受保护的技术使用者：汤文巍
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15