【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及人工智能，尤其涉及一種混合ai模型的ai內(nèi)容生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、近年來，人工智能(artificial?intelligence，ai)領(lǐng)域取得了巨大的進(jìn)步，其中包括機(jī)器學(xué)習(xí)(machine?learning，ml)、自然語言處理(natural?language?processing，nlp)和專家系統(tǒng)等各種技術(shù)的發(fā)展。特別是，大語言模型(large?language?models，llms)帶來了ai領(lǐng)域?qū)嵸|(zhì)性的進(jìn)步。
2、大語言模型是一個(gè)訓(xùn)練有素的深度學(xué)習(xí)模型，能夠以類似人類的方式理解和生成文本。例如，gpt-3(generative?pre-trained?transformer?3)，gpt-3是一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理模型，具有非常強(qiáng)的語言理解和生成能力，可以適用于多種自然語言任務(wù)，例如文本生成、問答系統(tǒng)、語言翻譯、情感分析等領(lǐng)域。gpt-3的知識(shí)范圍雖然廣，但不夠精，針對(duì)一些專業(yè)領(lǐng)域
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
，無法給出準(zhǔn)確性解答，而且gpt-3的設(shè)置，無法給出否定性建議，即使用戶給出錯(cuò)誤的信息，它也會(huì)利用其邏輯推理來解釋并認(rèn)同該錯(cuò)誤的信息，這將會(huì)給用戶帶來誤導(dǎo)。
3、因此，有必要提出一種混合ai模型的ai內(nèi)容生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)以解決上述問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供一種混合ai模型的ai內(nèi)容生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，用以改善現(xiàn)有的大語言模型針對(duì)一些專業(yè)領(lǐng)域
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
，無法給出準(zhǔn)確性解答的問題
2、第一方面，本專利技術(shù)提供了一種混合ai模型的ai內(nèi)容生成方法，所述混合ai模型包括大語言模型、分配智能系統(tǒng)以及若干個(gè)不同領(lǐng)域類型的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)，所述方法包括：
3、將用戶輸入信息輸入所述大語言模型中，得到解析后的輸入信息；
4、將所述解析后的輸入信息輸入所述分配智能系統(tǒng)中，得到指示信息，其中，所述指示信息包括匹配解答的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)類型；
5、根據(jù)所述指示信息，將所述解析后的輸入信息輸入對(duì)應(yīng)類型的所述領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)中，得到解答信息；
6、將所述解答信息輸入所述大語言模型中，得到翻譯后的解答信息，以反饋給用戶。
7、本專利技術(shù)提供的混合ai模型的ai內(nèi)容生成方法的有益效果在于：所述大語言模型并不用作解答用戶輸入信息，而是起到解析和翻譯的作用，所述用戶輸入信息輸入所述大語言模型中進(jìn)行解析，以便于所述領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)和所述分配智能系統(tǒng)理解，所述分配智能系統(tǒng)根據(jù)所述解析后的輸入信息選出相匹配的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)以解答該用戶輸入信息，相匹配的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)可以針對(duì)該專業(yè)領(lǐng)域的
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
進(jìn)行專業(yè)性地解答，確保解答的準(zhǔn)確性。
8、在一種可能的實(shí)施例中，在將所述解答信息輸入所述大語言模型中，得到翻譯后的解答信息，以反饋給用戶之后，還包括：
9、利用所述用戶輸入信息和所述翻譯后的解答信息，訓(xùn)練所述大語言模型、所述分配智能系統(tǒng)以及所述領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)。
10、第二方面，本專利技術(shù)提供了一種混合ai模型的ai內(nèi)容生成方法，所述混合ai模型包括大語言模型、業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)以及若干個(gè)不同領(lǐng)域類型的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)，該方法包括：
11、將用戶輸入信息輸入所述業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)中；
12、若所述業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)能夠解答，則所述業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)輸出解答信息；
13、若所述業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)無法解答，則將所述用戶輸入信息輸入所述大語言模型得到解析后的輸入信息，將所述解析后的輸入信息輸入所述領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)，得到解答信息；
14、或者，將所述用戶輸入信息輸入所述大語言模型得到解析后的輸入信息，將所述解析后的輸入信息輸入分配智能系統(tǒng)中，得到指示信息，根據(jù)所述指示信息，將所述解析后的輸入信息輸入對(duì)應(yīng)類型的所述領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)中，得到解答信息；
15、又或者，所述業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)處理所述用戶輸入信息得到解析后的輸入信息和指示信息，根據(jù)所述指示信息，將所述解析后的輸入信息輸入對(duì)應(yīng)類型的所述領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)中，得到解答信息；
16、其中，所述指示信息包括匹配解答的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)類型；
17、將所述解答信息輸入所述大語言模型中，得到翻譯后的解答信息，以反饋給用戶。
18、本專利技術(shù)提供的混合ai模型的ai內(nèi)容生成方法的有益效果在于：所述大語言模型并不用作解答用戶輸入信息，而是起到解析和翻譯的作用，所述用戶輸入信息輸入所述大語言模型中進(jìn)行解析，以便于所述領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)和所述業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)理解，所述業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)可以直接給出解答信息，當(dāng)所述業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)無法解答時(shí)，有三種方案：第一種，先經(jīng)所述大語言模型解析，再輸入所述領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)解答；第二種，先經(jīng)所述大語言模型解析，再由所述分配智能系統(tǒng)選出適合解答的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)進(jìn)行解答；第三種，所述業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)直接解析用戶輸入信息，并選出適合解答的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)進(jìn)行解答。該三種方案均利用領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)給出解答，從而確保解答的準(zhǔn)確性。
19、在一種可能的實(shí)施例中，在將所述解答信息輸入所述大語言模型中，得到翻譯后的解答信息，以反饋給用戶之后，還包括：
20、利用所述用戶輸入信息和所述翻譯后的解答信息，訓(xùn)練所述大語言模型、所述業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)以及若干個(gè)所述領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)。
21、第三方面，本專利技術(shù)還提了一種混合ai模型的ai內(nèi)容生成裝置，該裝置包括執(zhí)行上述第一方面的任意一種可能的設(shè)計(jì)的方法的模塊/單元。這些模塊/單元可以通過硬件實(shí)現(xiàn)，也可以通過硬件執(zhí)行相應(yīng)的軟件實(shí)現(xiàn)。
22、第四方面，本專利技術(shù)還提了一種混合ai模型的ai內(nèi)容生成裝置，該裝置包括執(zhí)行上述第二方面的任意一種可能的設(shè)計(jì)的方法的模塊/單元。這些模塊/單元可以通過硬件實(shí)現(xiàn)，也可以通過硬件執(zhí)行相應(yīng)的軟件實(shí)現(xiàn)。
23、第五方面，本專利技術(shù)實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，包括處理器和存儲(chǔ)器。其中，存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序；當(dāng)存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，使得該電子設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)上述第一方面的任意一種可能的設(shè)計(jì)的方法。
24、第六方面，本專利技術(shù)實(shí)施例中還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括計(jì)算機(jī)程序，當(dāng)計(jì)算機(jī)程序在電子設(shè)備上運(yùn)行時(shí)，使得電子設(shè)備執(zhí)行上述第一方面的任意一種可能的設(shè)計(jì)的方法。
25、第七方面，本專利技術(shù)實(shí)施例還提供了一種包含計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品在電子設(shè)備上運(yùn)行時(shí)，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行上述任一方面的任意一種可能的設(shè)計(jì)的方法。
26、關(guān)于上述第二方面至第七方面的有益效果可以參見上述第一方面和第二方面中的描述。
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1.一種混合AI模型的AI內(nèi)容生成方法，其特征在于，所述混合AI模型包括大語言模型、分配智能系統(tǒng)以及若干個(gè)不同領(lǐng)域類型的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在將所述解答信息輸入所述大語言模型中，得到翻譯后的解答信息，以反饋給用戶之后，還包括：
3.一種混合AI模型的AI內(nèi)容生成方法，其特征在于，所述混合AI模型包括大語言模型、業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)以及若干個(gè)不同領(lǐng)域類型的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)，所述方法包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在將所述解答信息輸入所述大語言模型中，得到翻譯后的解答信息，以反饋給用戶之后，還包括：
5.一種混合AI模型的AI內(nèi)容生成裝置，其特征在于，所述混合AI模型包括大語言模型、分配智能系統(tǒng)以及若干個(gè)不同領(lǐng)域類型的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)，所述裝置包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，還包括：
7.一種混合AI模型的AI內(nèi)容生成裝置，其特征在于，所述混合AI模型包括大語言模型、業(yè)務(wù)智能系統(tǒng)以及若干個(gè)不同領(lǐng)域類型的領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)，所述裝置包括：
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