公开(公告)号：CN119849656A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411362543.8

申请日：2024-09-27

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 邢林子 ,  王兴路 ,  范喆楠 ,  封雨希 ,  熊璟 ,  郭志江 ,  付小津 ,  瑞德拉尼瑞娜·拉马蒙吉森 ,  马赫迪·莫斯塔贾布达维赫 ,  韩雄威 ,  周子锐 ,  张勇

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/092 ,  G06F40/20

Abstract: 本发明提供了一种对大型语言模型(large language model，LLM)生成线性规划应用题(linear programming word problem，LPWP)的准确假设模型(hypothesis model，HM)的能力进行评估的方法。该HM的属性二分图被变换为该LPWP的地面真值模型的属性二分图。变换所需的变换步骤的数量有效地衡量该LLM生成准确HM的能力。使用属性二分图为LPWP变量和约束提供了顺序不变性。本发明还提供了对应的装置和系统。

公开(公告)号：CN119721232A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202410404429.0

申请日：2024-04-03

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 李建树 ,  范喆楠 ,  毛坤 ,  韩雄威

IPC: G06N5/04 ,  G06N20/00

Abstract: 一种模型生成方法，包括：获取优化问题的自然语言描述；根据自然语言描述，得到优化问题的数学模型，数学模型通过DSL表达。本申请在进行优化问题的建模时，通过优化问题的自然语言描述来构建优化问题的模型，该模型通过领域专用语言DSL表达，DSL的优势在于：DSL描述信息类似于高级语言，建模门槛较低，且训练样本的标注成本低，因此可以通过较低成本就训练得到一个精度很高的用于基于优化问题的自然语言描述构建DSL模型的转换模型，且，由于DSL模型对于用户来说较好理解，在推理过程中，用户可以对DSL模型进行修改，得到更准确、更满足自身要求的DSL模型，从而，可以在大大降低人力成本以及对用户要求的情况下，保证了模型生成结果的可靠性和准确性。

公开(公告)号：CN119514109A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202410178038.1

申请日：2024-02-07

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 康清灿 ,  付小津 ,  欧帮雄 ,  韩雄威 ,  赵成

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/16 ,  G06F111/10

Abstract: 本申请实施例公开了数据处理方法、装置、计算设备集群、介质及程序产品，涉及数据处理技术领域，提高了数学模型构建的效率。方法包括：获取数学模型表达式和实例数据文件，表达式为目标函数或约束条件，子表达式包括变量以及系数，实例数据用于指示数学模型表达式的各个子表达式中系数的值；将数学模型表达式和实例数据转换为原始数据块，即用于指示数学模型表达式的各个子表达式中系数的值的矩阵；将原始数据块切分为多个子数据块，多个子数据块的数据特征之间符合相似度阈值，数据特征用于指示数据块的稀疏度或均匀度，将多个子数据块分配给多个线程进行并行处理，以生成求解文件。提升了求解器的处理效率。