任务处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

文档序号:35934480发布日期:2023-11-05 15:47阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种任务处理方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于预先训练好的类语言对齐模型对所述待处理初始特征进行处理,得到大语言模型所支持的特征,作为待处理类语言特征,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述待处理任务包含多个模态的待处理数据;

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述类语言对齐模型的训练步骤包含:

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述自对齐模型的训练步骤包含:

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述融合模型的训练步骤包含:

7.一种任务处理装置,其特征在于,所述装置包括:

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述特征处理模块,包括:

9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述待处理任务包含多个模态的待处理数据;

10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述类语言对齐模型的训练步骤包含:

11.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述自对齐模型的训练步骤包含:

12.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述融合模型的训练步骤包含:

13.一种电子设备,其特征在于,包括:

14.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的方法。


技术总结
本申请实施例提供了一种任务处理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域。方法包括:获取待处理任务;其中,待处理任务包含:待处理任务指令以及至少一个模态的待处理数据;对待处理数据进行特征提取,得到待处理初始特征;基于预先训练好的类语言对齐模型对待处理初始特征进行处理,得到大语言模型所支持的特征,作为待处理类语言特征;其中,在基于初始结构的类语言对齐模型和大语言模型对第一样本任务进行处理时,大语言模型的损失值用于对初始结构的类语言对齐模型的模型参数进行调整;将待处理任务指令和待处理类语言特征输入至大语言模型,得到待处理任务的处理结果。如此,能够提高任务处理的泛化性。

技术研发人员:何逸炜
受保护的技术使用者:杭州海康威视数字技术股份有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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