摘要
本发明涉及模型构建技术领域,尤其涉及一种融合知识注入与检索增强的写作大模型构建方法,包括:将采集到的知识数据和文本信息分别注入到初始模型进行训练以得到知识增强型写作模型;通过检索增强机制对查询语义进行检索以得到查询文本,将查询语义和查询文本分别输入至知识增强型写作模型以得到增强型文本,并根据增强型文本对知识增强型写作模型进行实时优化以得到写作大模型;确定是否需要增大区域化知识缓存更新频率的动态权重;确定低频语义的处理能力是否符合要求;确定是否需要增大查询文本中低频领域的强制保留占比;基于低频语义的匹配准确率确定低频语义的上下文动态扩展系数。本发明提高了写作大模型的融合构建稳定性。
技术关键词
模型构建方法
语义
文本
动态
模型构建技术
频率
有效性
机制
数据
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问答交互方法
文本
非暂时性机器可读存储介质
大语言模型
场景
机器人动力学模型
非线性模型预测控制
接触法向力
刚度
机器人系统
货架管理方法
油田场站
药桶
搬运机器人
仓库布局优化
碳化硅功率模块
动态均流方法
电容
碳化硅芯片
电路寄生参数