摘要
本发明提供一种基于大模型的多智能体问答交互效率和性能优化方法及装置,涉及多智能体交互技术领域。该方法包括:基于多智能体,根据训练问答任务构建第一通信图以及第一图权重模型;基于第一预设轮次,根据训练数据以及第一通信图,使用无偏策略梯度估计方法对第一图权重模型进行第一阶段优化训练,获得第二图权重模型以及第二通信图;基于第二预设轮次,使用训练数据以及第二通信图,使用无偏策略梯度估计方法对第二图权重模型进行第二阶段优化训练,获得第三图权重模型;根据实际问答任务,使用第三图权重模型进行问答推理,获得实际问答推理结果。本发明是一种基于多智能体角色的效率高且鲁棒性好的多智能体问答交互效率和性能优化方法。
技术关键词
权重模型
性能优化方法
性能优化装置
估计方法
计算机可读取存储介质
性能优化设备
智能体交互技术
计算机可读指令
大语言模型
通信效率
节点
数据
策略
参数
处理器
模块
存储器
鲁棒性
算法
关系
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机器人协同定位
编队方法
编队控制器
拒绝服务攻击
跟随机器人
无心磨床
多模态特征
调控系统
滑动时间窗口
度量
变量
计算机可读取存储介质
处理器通信
同化方法
存储器
插值估计方法
参数预测方法
裂隙模型
坐标反算方法
样本