公开(公告)号：CN118839705B

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411312372.8

申请日：2024-09-20

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 杨博 ,  相洋 ,  潘囿丞 ,  侯永帅 ,  尹曦 ,  于璇

IPC: G06F40/58 ,  G06F40/42 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请实施例提供了一种文本翻译方法、装置、计算机设备及可读存储介质。方法包括：获取待翻译文本并将其输入至目标翻译模型中，得到多个候选翻译结果；通过大语言模型确定目标翻译结果；目标翻译模型由预设翻译模型基于目标损失的最小化进行翻译性能学习得到；目标损失由第一损失和第二损失构成，第一损失由预设翻译模型和大语言模型的输出差异确定；第二损失基于第一预测翻译标签和样本翻译标签之间的差异确定；翻译性能学习包括基于第一损失最小化实现的对模拟大语言模型翻译输出的表征学习、以及基于第二损失最小化实现的对第一预测翻译标签和样本翻译标签之间的翻译差异最小化学习。以此，能够提高文本翻译的准确性和流畅性。

公开(公告)号：CN119443049A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411417310.3

申请日：2024-10-11

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 冯骁骋 ,  秦兵 ,  黄毅翀 ,  李宝航 ,  张民 ,  相洋 ,  王晖 ,  尹曦 ,  谢育涛

IPC: G06F40/157 ,  G06F40/284 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请实施例提供了一种文本处理方法、装置、电子设备以及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：将获取到的待处理的初始文本信息分别输入至预设的大语言模型中，得到各个大语言模型对应输出的初始特征，大语言模型包括模型结构不同的目标大语言模型和多个异构大语言模型；基于与目标大语言模型以及每个异构大语言模型的模型结构对应的各个向量转换矩阵，对任意一个初始特征进行映射处理，得到在同一向量空间下各个大语言模型对应的映射特征；基于多个不同的映射特征确定目标特征，并基于目标大语言模型对目标特征进行逆映射处理，得到初始文本信息对应的目标文本信息。本申请能够提高输出的目标文本信息的准确度。

公开(公告)号：CN119398063A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411414815.4

申请日：2024-10-11

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 冯骁骋 ,  秦兵 ,  黄毅翀 ,  李宝航 ,  付成鹏 ,  霍文帅 ,  张民 ,  相洋 ,  王晖 ,  尹曦 ,  谢育涛

IPC: G06F40/58 ,  G06F40/51 ,  G06F40/205

Abstract: 本申请实施例提供了一种文本翻译方法、装置、电子设备以及存储介质，属于机器翻译技术领域。该方法包括：获取源语言下的原始文本；对原始文本进行初步翻译，得到目标语言下的初始翻译文本，并基于原始文本和初始翻译文本确定原始文本中的难点词语，以及难点词语在初始翻译文本中的初始单词译文；单独对原始文本中的难点词语进行单词解释，得到目标语言下的难点单词翻译文本；基于难点单词翻译文本对初始单词译文进行修正，得到修正后的目标单词译文，并基于目标单词译文更新初始翻译文本，得到原始文本在目标语言下的目标文本。本申请能够提高文本翻译结果的准确性。

公开(公告)号：CN118820077A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410793744.7

申请日：2024-06-19

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 邓健豪 ,  相洋 ,  侯永帅 ,  娄联章 ,  潘囿丞 ,  尹曦

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/006

Abstract: 本申请公开了模型的在线评测方法、系统、电子设备及介质，方法包括：接收模型评测请求以及模型评测资源，并创建调试任务；根据模型评测资源确定与调试任务对应的目标资源，并根据目标资源确定目标镜像、目标代码以及目标模型；通过目标镜像创建与调试任务对应的调试容器，并在调试容器中挂载目标代码和目标模型，对目标代码进行检测；当完成调试任务且对目标代码的检测通过时，根据目标资源创建推理任务；通过目标镜像创建与推理任务对应的推理容器，并在推理容器中对获取到的评测数据集进行预测，生成推理结果；对推理结果进行在线评测，得到评测结果。在本发明实施例中，无需用户再次上传资源，避免资源重复上传，提高评测效率。

公开(公告)号：CN118839705A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202411312372.8

申请日：2024-09-20

Applicant: 鹏城实验室

Inventor： 杨博 ,  相洋 ,  潘囿丞 ,  侯永帅 ,  尹曦 ,  于璇

IPC: G06F40/58 ,  G06F40/42 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请实施例提供了一种文本翻译方法、装置、计算机设备及可读存储介质。方法包括：获取待翻译文本并将其输入至目标翻译模型中，得到多个候选翻译结果；通过大语言模型确定目标翻译结果；目标翻译模型由预设翻译模型基于目标损失的最小化进行翻译性能学习得到；目标损失由第一损失和第二损失构成，第一损失由预设翻译模型和大语言模型的输出差异确定；第二损失基于第一预测翻译标签和样本翻译标签之间的差异确定；翻译性能学习包括基于第一损失最小化实现的对模拟大语言模型翻译输出的表征学习、以及基于第二损失最小化实现的对第一预测翻译标签和样本翻译标签之间的翻译差异最小化学习。以此，能够提高文本翻译的准确性和流畅性。