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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

360 篇 专利
1 篇 成果

馆藏范围

361 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 信息与通信工程

主题

1 篇 语音识别
1 篇 mapreduce框架
1 篇 hadoop云计算
1 篇 查分平台
1 篇 语言模型训练

机构

22 篇 北京百度网讯科技...
13 篇 腾讯科技有限公司
8 篇 清华大学
8 篇 平安科技有限公司
8 篇 北京声智科技有限...
7 篇 科大讯飞股份有限...
7 篇 上海交通大学
7 篇 厦门快商通科技股...
6 篇 苏州思必驰信息科...
6 篇 平安国际智慧城市...
6 篇 华南理工大学
5 篇 沈阳雅译网络技术...
5 篇 阿里巴巴有限公司
5 篇 支付宝信息技术有...
4 篇 北京壹永科技有限...
4 篇 北京一览群智数据...
4 篇 智慧眼科技股份有...
4 篇 中国人民大学
4 篇 电子科技大学
4 篇 北京金山数字娱乐...

作者

8 篇 陈孝良
7 篇 肖龙源
7 篇 李稀敏
7 篇 刘晓葳
7 篇 冯大航
7 篇 俞凯
6 篇 万广鲁
6 篇 蔡振华
6 篇 孙一博
6 篇 黄际洲
5 篇 常乐
5 篇 李恬静
5 篇 王伟
5 篇 钱泓锦
5 篇 窦志成
5 篇 杜权
5 篇 朱威
4 篇 王晓龙
4 篇 张广学
4 篇 刘占亮

语言

361 篇 中文

检索条件"主题词=语言模型训练"

共 361 条记录，以下是61-70 订阅

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详细简洁

排序：

语言模型训练及自然语言任务处理方法、装置及相关设备

语言模型训练及自然语言任务处理方法、装置及相关设备

引用

作者：许光辉杜倩云梅林海 511458 广东省广州市南沙区丰泽东路106号(自编1号楼)X1301-G5145

本申请公开了一种语言模型训练及自然语言任务处理方法、装置及相关设备，区别于传统的以掩码字符对应的编码特征来预测目标字符的方式，本案改为利用掩码字符所在训练文本末尾处的第二占位符对应的编码特征来预测目标字符，从而将训练... 详细信息

标准号: CN115186675A

本申请公开了一种语言模型训练及自然语言任务处理方法、装置及相关设备，区别于传统的以掩码字符对应的编码特征来预测目标字符的方式，本案改为利用掩码字符所在训练文本末尾处的第二占位符对应的编码特征来预测目标字符，从而将训练文本中局部信息编码进第二占位符中，使得第二占位符对应的编码特征能够表示训练文本中局部的语义。同时，本申请也可以通过第一占位符提取到训练文本整体的语义，使得提取到的最终特征同时包含了全局和局部语义特征，特征更加丰富、准确。应用于下游任务时，能够更好的区分相似语义的文本。

关键词：训练文本占位符语义编码特征预测目标掩码自然语言语言模型训练局部信息局部语义任务处理最终特征传统的末尾申请文本全局应用

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语言模型训练系统、语音识别系统及相应方法

语言模型训练系统、语音识别系统及相应方法

引用

作者：曹立新万广鲁 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本发明提供了语言模型训练系统、语音识别系统及相应方法，涉及语音识别领域，用以解决现有语言模型训练技术及语音识别技术的识别准确率不够高的问题。语言模型训练系统包括：第一收集单元用于收集语音搜索的标注结果日志；第一训练单... 详细信息

标准号: CN103871402A

本发明提供了语言模型训练系统、语音识别系统及相应方法，涉及语音识别领域，用以解决现有语言模型训练技术及语音识别技术的识别准确率不够高的问题。语言模型训练系统包括：第一收集单元用于收集语音搜索的标注结果日志；第一训练单元用于对标注结果日志进行训练，并生成标注结果语言模型；第一语言模型库用于存储所述标注结果语言模型；第二收集单元用于收集文本搜索的检索日志；第二训练单元用于对检索日志进行训练，并生成检索日志语言模型；第二语言模型库用于存储所述检索日志语言模型；结合单元用于通过插值法，将标注结果语言模型以及检索日志语言模型相结合；第三语言模型库用于存储结合后得到的语言模型。

关键词：语言模型检索日志标注语言模型训练结果语言结果日志存储训练语音识别技术语音识别系统结合单元文本搜索语音识别语音搜索相结合准确率插值

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语言模型训练、视频字幕校验方法、装置、设备及介质

语言模型训练、视频字幕校验方法、装置、设备及介质

引用

作者：李恬静朱威 518000 广东省深圳市前海深港合作区妈湾兴海大道3048号前海自贸大厦1-34层

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种语言模型训练、视频字幕校验方法、装置、设备及介质。该语言模型训练方法通过将文字样本集中仅包含中文字符的样本句子输入含有初始参数的初始拆字预训练模型中，对样本句子依次进行分词处理、部... 详细信息

标准号: CN112652295A

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种语言模型训练、视频字幕校验方法、装置、设备及介质。该语言模型训练方法通过将文字样本集中仅包含中文字符的样本句子输入含有初始参数的初始拆字预训练模型中，对样本句子依次进行分词处理、部首拆分、粒度拆分以及解码识别，得到样本解码句子；根据样本解码句子与仅包含中文字符的样本句子，确定文本损失值；在文本损失值未达到预设的收敛条件时，更新迭代初始参数，直至文本损失值达到预设的收敛条件时，将收敛之后的初始拆字预训练模型记录为基于拆字的中文预训练语言模型。本发明还涉及区块链技术，所述基于拆字的中文预训练语言模型存储于区块链中，本发明可以提高对文字或者文本进行预处理的准确率。

关键词：样本拆字句子解码文本语言模型训练初始参数收敛条件训练模型语言模型中文字符区块预设预处理人工智能技术分词处理句子输入视频字幕校验中文准确率迭代部首收敛存储更新记录

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语言模型训练系统、语音识别系统及相应方法

语言模型训练系统、语音识别系统及相应方法

引用

作者：曹立新万广鲁 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

标准号: CN103871402B

关键词：语言模型检索日志标注语言模型训练结果语言结果日志收集单元训练单元存储语音识别技术语音识别系统结合单元文本搜索语音识别语音搜索插值法准确率

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语言模型训练方法、音频识别方法和计算机设备

语言模型训练方法、音频识别方法和计算机设备

引用

作者：王武城赵伟峰 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室

本申请涉及一种语言模型训练方法、音频识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。通过将待识别音频中的音频特征以及每帧音频的发音状态输入目标语言模型，其中目标语言模型是基于混合发音词典进行训练得到，并且混合发... 详细信息

标准号: CN114613359A

本申请涉及一种语言模型训练方法、音频识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。通过将待识别音频中的音频特征以及每帧音频的发音状态输入目标语言模型，其中目标语言模型是基于混合发音词典进行训练得到，并且混合发音词典包含多个有语种和风格标识的样本音素，通过目标语言模型识别每帧音频之间的关联关系，确定待识别音频的歌词发音序列，从而根据歌词发音序列识别待识别音频对应的歌词文本。相较于传统的通过识别音频语种再通过对应语种模型识别音频的方式，本方案利用基于混合发音词典训练的语言模型，并基于语种和流派共同识别音频中的歌词信息，能够提高音频识别的准确度。

关键词：语种发音词典目标语言模型发音序列音频识别语言模型歌词计算机程序产品语言模型训练计算机设备准确度存储介质发音状态歌词文本歌词信息关联关系模型识别输入目标音频特征传统的音素样本风格申请

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医疗语言模型训练方法、医疗问答方法及医疗对话系统

医疗语言模型训练方法、医疗问答方法及医疗对话系统

引用

作者：刘思凯王静胡加学贺志阳赵景鹤鹿晓亮魏思胡国平赵志伟 230088 安徽省合肥市高新开发区望江西路666号

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种医疗语言模型训练方法、医疗问答方法及医疗对话系统，该训练方法首先确定医疗领域的样本问答对；然后将样本问答对输入至初始语言模型，得到初始语言模型输出的对应于样本问答对中样本问题的多个... 详细信息

标准号: CN117633166A

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种医疗语言模型训练方法、医疗问答方法及医疗对话系统，该训练方法首先确定医疗领域的样本问答对；然后将样本问答对输入至初始语言模型，得到初始语言模型输出的对应于样本问答对中样本问题的多个生成回复；最后确定多个生成回复的偏好信息和价值观信息，并基于多个生成回复及其偏好信息和价值观信息，对初始语言模型进行训练，得到医疗语言模型。该训练方法引入生成回复的偏好信息和价值观信息，并借助于此对初始语言模型进行训练，使得到的医疗语言模型可以具有较好的排序性能及价值观分类性能，可以输出一个最符合语言习惯且较大概率符合价值观的回复内容。

关键词：初始语言模型价值观信息偏好信息回复医疗样本语言模型人工智能技术语言模型训练对话系统分类性能回复内容样本问题医疗领域语言习惯输出排序引入概率

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基于多尺度视觉特征的多模态大语言模型训练方法及系统

基于多尺度视觉特征的多模态大语言模型训练方法及系统

引用

作者：林霭良 100010 北京市东城区青龙胡同甲1号、3号2幢2层205-32室

本发明提供基于多尺度视觉特征的多模态大语言模型训练方法及系统，方法包括：使用一组可学习的查询嵌入，作为LLM大语言模型的汇总视觉信息输入；利用多个连续的交叉注意力层，从多种不同分辨率大小的视觉特征表示中提取出所需的视觉... 详细信息

标准号: CN117852607A

本发明提供基于多尺度视觉特征的多模态大语言模型训练方法及系统，方法包括：使用一组可学习的查询嵌入，作为LLM大语言模型的汇总视觉信息输入；利用多个连续的交叉注意力层，从多种不同分辨率大小的视觉特征表示中提取出所需的视觉特征信息；将可学习查询嵌入经过多个交叉注意力层的学习，充分捕获到所需的各种分辨率大小的视觉特征信息表示；通过自注意力层使可学习查询嵌入建立起全局的上下文感知信息，提纯出所需的视觉特征信息，符合MLLM的输入需求。本发明将视觉和文本模态无缝集成，减少计算量同时获得更高语义视觉表示；从多种不同分辨率大小的视觉特征表示中提取出所需有用特征信息，有效提升了多模态大语言模型的视觉感知能力。

关键词：视觉特征信息视觉特征分辨率嵌入注意力语言模型多模态查询学习上下文感知信息语言模型训练语义视觉表示视觉感知视觉信息输入需求特征信息无缝集成多尺度计算量提纯模态捕获文本视觉全局

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生成式大语言模型训练方法以及基于模型的搜索方法

生成式大语言模型训练方法以及基于模型的搜索方法

引用

作者：黄际洲孙一博 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开提供了生成式大语言模型训练方法、基于模型的搜索方法，涉及生成式模型、智能搜索等人工智能技术领域。该方法包括：基于用户查询文本与匹配的包含有接口调用指令的输出结果，构建第一训练集；利用第一训练集对预训练好的第一生... 详细信息

标准号: CN116226334A

本公开提供了生成式大语言模型训练方法、基于模型的搜索方法，涉及生成式模型、智能搜索等人工智能技术领域。该方法包括：基于用户查询文本与匹配的包含有接口调用指令的输出结果，构建第一训练集；利用第一训练集对预训练好的第一生成式大语言模型进行有监督微调训练，得到第二生成式大语言模型；基于相同用户查询文本与不同候选输出之间的用户偏好排序和预设模板集合，构建第二训练集；利用第二训练集对预训练好的第三生成式大语言模型进行有监督训练，得到奖励模型；将第二生成式大语言模型，基于奖励模型返回的得分，以强化学习方式进行训练。利用据此训练得到的生成式大语言模型可显著提升搜索场景下的搜索结果准确率和用户体验。

关键词：生成式语言模型训练集用户查询构建搜索文本人工智能技术语言模型训练接口调用模板集合模型返回强化学习输出结果搜索结果用户偏好用户体验智能搜索准确率奖励微调预设排序匹配指令场景监督输出

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自然语言处理方法、语言模型训练方法及其相关设备

自然语言处理方法、语言模型训练方法及其相关设备

引用

作者：王伟张黔陈焕坤郑毅 518000 广东省深圳市福田区梅林街道梅都社区中康路136号深圳新一代产业园2栋801

本申请涉及人工智能技术领域，揭露了自然语言处理方法、语言模型训练方法及其相关设备，所述语言模型训练方法包括：获取语料集；利用多种特征提取模型对语料集进行特征提取，得到语料集中各文档对应的多个特征向量；基于各文档对应的... 详细信息

标准号: CN114781611A

本申请涉及人工智能技术领域，揭露了自然语言处理方法、语言模型训练方法及其相关设备，所述语言模型训练方法包括：获取语料集；利用多种特征提取模型对语料集进行特征提取，得到语料集中各文档对应的多个特征向量；基于各文档对应的多个特征向量，得到各文档对应的语义向量；将语料集中各文档对应的语义向量利用聚类模型进行聚类，得到多个语义簇；根据各语义簇分别对语言模型采用强化学习进行训练，最终得到各语义簇对应的训练后的语言模型的参数；根据各语义簇对应的训练后的语言模型的参数，以确定最终语言模型。本申请实现了提高语言模型的训练效率以及降低了训练过程中的资源消耗。

关键词：语言模型语义簇文档语料语言模型训练特征向量语义向量人工智能技术特征提取模型自然语言处理聚类模型强化学习特征提取训练过程训练效率资源消耗聚类申请

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面向多模态内容输出的大语言模型训练方法、装置及介质

面向多模态内容输出的大语言模型训练方法、装置及介质

引用

作者：谭明奎孙鑫宇邓泽帅杜卿陈健 510641 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种面向多模态内容输出的大语言模型训练方法、装置及介质，属于人工智能技术领域。其中方法包括：构建用于训练大语言模型的图片‑声音‑文本三元组数据集；构建多模态大语言模型，在所述大语言模型的输出层嵌入多个并行的L... 详细信息

标准号: CN117094419B

本发明公开了一种面向多模态内容输出的大语言模型训练方法、装置及介质，属于人工智能技术领域。其中方法包括：构建用于训练大语言模型的图片‑声音‑文本三元组数据集；构建多模态大语言模型，在所述大语言模型的输出层嵌入多个并行的LoRA插件，并初始化LoRA插件和门控选择器；基于文本描述重构图片和声音，根据重构后的数据训练多模态大语言模型；微调多模态大语言模型。本发明从输出端对大模型进行多模态对齐，通过在模型的输出层加入多个LoRA插件和门控选择器的组合实现端到端预训练和微调，使大语言模型具有原生的多模态生成能力；最终将推理结果通过多模态输出进行呈现，提高大语言模型在与人类进行交互时的效率。

关键词：语言模型多模态插件输出层选择器构建门控重构微调人工智能技术语言模型训练数据训练推理结果文本描述对齐输出初始化端到端三元组输出端数据集嵌入并行文本图片

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