摘要
本发明提供一种基于大模型的社会世界模拟方法、系统以及电子设备,其中,上述方法包括:获取多模态社会事件信息;将社会事件信息输入至基于深度学习模型的事件提示词生成器,得到事件提示词;将事件提示词输入至预训练的多模态大模型,得到社会事件多模态特征;将社会时空信息输入至基于深度学习模型的时空提示词生成器,得到时空提示词;将时空提示词输入至预训练的大语言模型,得到社会事件时空特征;通过预训练的多模态大模型,对社会事件多模态特征与社会事件时空特征进行特征融合,得到事件嵌入向量;将事件嵌入向量对应的推理提示词输入至预训练的大语言模型,得到模拟社会事件集合。通过本发明能够提高社会事件模拟的效率与准确性。
技术关键词
社会
多模态特征
深度学习模型
记忆机制
非暂态计算机可读存储介质
交互特征
声学特征
模拟输出模块
视觉特征
梯度下降算法
电子设备
处理器
大语言模型
计算机程序产品
模拟系统
误差
语义
三元组
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脱毛仪
智能控制模块
信号处理电路
压力传感器
图像采集装置
流量分类方法
融合策略
融合特征
时序依赖关系
神经网络单元
生成方法
多模态
场地污染修复技术
文档特征提取
非暂态计算机可读存储介质
缺陷分析方法
缺陷分析系统
外观缺陷检测
警报
视觉
混合深度学习模型
光伏发电功率
天气
长短期记忆网络
数据