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公开(公告)号:CN119004104A
公开(公告)日:2024-11-22
申请号:CN202411083246.X
申请日:2024-08-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F40/216
Abstract: 本发明提出一种面向大模型安全评测的评测样本自动生成方法和装置,包括:测评问题集包含多个用于测试大语言模型安全性的评测样本,以具有诱导内容的任务提示为输入,以该任务提示对应的该评测样本标签,微调训练大语言模型输出评测样本,得到评测样本生成模型;根据评测样本的安全风险类别,构建检索问句,检索互联网中属于该安全风险类别的数据资料;根据该安全风险类别以及该数据资料,合成提示文本;从该测评问题集中抽取属于该安全风险类别的评测样本填充至该提示文本后作为任务提示输入该评测样本生成模型,生成用于测试大语言模型的测试样本。
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公开(公告)号:CN114548529A
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN202210107839.X
申请日:2022-01-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种军事事件态势监控方法、装置、系统、介质,所述方法包括:根据军事态势指标,构建军事事件态势计算模型;爬取当日的所有军事新闻,利用事件检测技术提取所有军事事件;遍历每一个所述军事事件,确定每一个所述军事事件的军事态势指标;利用所述军事事件态势计算模型,确定每一个所述军事事件的态势。该方法通过模型计算能够定量反映当前军事事件的态势情况,并能根据舆情变化及时报警提示。
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公开(公告)号:CN112115264A
公开(公告)日:2020-12-22
申请号:CN202010959524.9
申请日:2020-09-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所苏州智能计算产业技术研究院
Abstract: 本发明揭示了一种面向数据分布变化的文本分类模型调整方法,能够根据数据分布情况的变化,先对在线文本数据流进行标签预测,而后通过相似度计算和价值筛选,分类进行人工标注,采用对抗的训练样本数据集分别迭代训练判别网络,动态地对已训练好的识别网络模型进行调整和更新,使得离线模型自适应在线系统数据特征发生变化的情况;同时针对完全手动标注样本困难的情况提供一种有效的半自动化标注数据方法,对于文本分类技术的实际应用效果具有积极作用。
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