一种增强大语言模型逻辑推理能力的方法和系统

AITNT
正文
推荐专利
一种增强大语言模型逻辑推理能力的方法和系统
申请号:CN202511277453
申请日期:2025-09-09
公开号:CN120806171B
公开日期:2025-12-02
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种增强大语言模型逻辑推理能力的方法和系统,属于人工智能技术领域,解决了现有技术中单阶段微调训练的大模型回答准确率低的问题。方法包括:对于训练集中的每条训练样本,将该训练样本的结论和每个前提转换为符号表示,得到该训练样本的符号语言;对于每条训练样本,基于符号语言的逻辑形式和推理难度计算该训练样本的复杂度;基于每条训练样本的复杂度对训练集进行划分得到不同复杂度等级的训练子集;按照复杂度等级从低到高的顺序基于训练子集分阶段对大语言模型进行训练,得到训练好的大语言模型。提高了大语言模型的推理准确性。
技术关键词
复杂度 大语言模型 符号 分阶段 逻辑 训练集 模型训练模块 人工智能技术 样本 参数
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于超声波技术的供暖管道破损检测方法及系统
超声信号 供暖管道 破损检测方法 超声波技术 方差贡献率
2
一种骨架工艺规程复杂推理编制方法、系统及存储介质
编制方法 零件 模板 大语言模型 关系
3
一种相干光通信联合信道编码与带限均衡的方法及系统
联合信道编码 LDPC译码器 递归最小二乘法 线性最小均方误差 符号
4
一种跨指令集架构的软件包源码优化方法
软件包 大语言模型 语义向量 代码运行时间 广度优先遍历
5
基于Wi-Fi与惯导融合和大语言模型的资产定位监测方法
定位监测方法 惯性导航数据 大语言模型 资产 融合定位技术
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