大语言模型驱动的开放域自然语言推理问答系统及方法

    公开(公告)号:CN116932708A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310414399.7

    申请日:2023-04-18

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种大语言模型驱动的开放域自然语言推理问答系统及方法,问题改写模块将用户问题改写为改写问题;中心计算和管理模块管理大语言模型的计算和知识资源,根据改写问题的类型将改写问题和问题核心引擎模块所需的大语言模型的计算和知识资源输出至问答核心引擎模块中的一个或多个子问答模块;问答核心引擎模块根据改写问题和大语言模型的计算和知识资源推理得到一个或多个改写问题的候选答案和候选答案的可解释性说明信息;聚合推理模块根据一个或多个改写问题的候选答案和候选答案的可解释性说明信息聚合推理得到改写问题的最终答案和最终答案的可解释性说明信息,采用大语言模型支撑,支持问题类型全面、易扩展、可解释且通用性强。

    面向大模型的通用工具协同和精细化学习系统及方法

    公开(公告)号:CN116594768A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310498645.1

    申请日:2023-05-05

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供一种面向大模型的通用工具协同和精细化学习系统及方法,提升大模型对复杂任务的处理能力。该系统包括不同工具的动态组合机制模块、基于语言指令的统一接口模块、通用工具精细化学习模块和执行过程和结果信息综合推理模块。不同工具的动态组合机制模块将待处理任务指令所对应的任务分解为若干个工具级子任务,基于语言指令的统一接口模块通过通用工具接口实现多类型通用工具之间的协同调用,实现不同工具之间的功能互补,并通过通用工具的精细化学习模块,充分发挥工具的专有技能,执行过程和结果信息综合推理模块对若干个工具级子任务的执行过程信息和处理结果进行整合推理以得到任务指令的最终答案,应用于智能问答场景效果显著。

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