基于形式化证明的大语言模型幻觉抑制方法与系统

AITNT
正文
推荐专利
基于形式化证明的大语言模型幻觉抑制方法与系统
申请号:CN202510629754
申请日期:2025-05-16
公开号:CN120542564A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能领域,公开了基于形式化证明的大语言模型幻觉抑制方法与系统,该方法包括:利用形式化逻辑验证框架,使语言模型的输入和输出进行逻辑映射,并根据规则匹配和递归推理,对语言模型的输出进行逻辑验证,识别模型幻觉数据;基于关联规则挖掘算法,对模型幻觉数据进行幻觉模式的挖掘;利用聚类分析将幻觉模式进行聚类,得到幻觉模式的聚类结果;基于幻觉模式的聚类结果,使用规则学习算法制定抑制规则,并生成决策树的分支规则,根据抑制规则和分支规则对语言模型的输出结果进行幻觉抑制。本发明通过自动化规则学习与关联规则挖掘,减少幻觉模式的发生并提升语言模型的推理质量。
技术关键词
关联规则挖掘算法 模式 逻辑 分支 筛选技术 数据获取模块 项目 聚类算法 框架 知识点 节点 定义 有效性 关系 度量 编程
系统为您推荐了相关专利信息
1
遥感图像分割方法及装置
注意力 遥感图像分割方法 分支 解码器 遥感图像分割技术
2
点云分类方法及装置
卷积神经网络分类器 支柱 点云分类方法 图像 数据
3
一种基于深度学习的计量检测数据自动识别方法
数据自动识别方法 分类特征值 生成异常模式 生成对抗网络 误差来源
4
一种协作式负采样的时序链接预测方法
链接预测方法 时间序列特征 样本 时序 网络数据分析技术
5
私家车碳排放关键特征和时空模式识别方法、设备、介质
模式识别方法 XGBoost模型 网络特征 私家车出行 GPS轨迹数据
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号