为解决自然语言数据处理模型进行数据处理时存在效果差、资源消耗大等问题,提出一种基于多尺度特征提取和注意力机制的融合算法。通过不同尺度的特征数据提取,并在特征图上应用加权算法,从而增强对某些特定尺度特征的关注,并基于该融合...为解决自然语言数据处理模型进行数据处理时存在效果差、资源消耗大等问题,提出一种基于多尺度特征提取和注意力机制的融合算法。通过不同尺度的特征数据提取,并在特征图上应用加权算法,从而增强对某些特定尺度特征的关注,并基于该融合算法对自然语言数据处理模型进行优化。仿真实验的结果表明:该融合算法特征提取效果较好,显著提升了计算机进行数据处理的各项能力。将优化后的自然语言处理(natural language processing,NLP)数据处理模型与CSAMT数据处理模型、BETG数据处理模型和优化前的NLP数据处理模型的性能进行对比可知:经过CBAM-MS-CNN优化的NLP数据处理模型的各项性能均优于其他模型。研究结果表明:该融合算法可以满足电子化移交流程中非结构化数据管理领域中的高可靠性、智能处理等业务需求,能提升数据处理效率和数据质量,减少人工录入数据和人工复核数据的工作量。展开更多
近年来,大语言模型(large language models,LLMs)在自然语言处理(natural language processing,NLP)等领域取得了显著进展,展现出强大的语言理解与生成能力。然而,在实际应用过程中,大语言模型仍然面临诸多挑战。其中,幻觉(hallucinati...近年来,大语言模型(large language models,LLMs)在自然语言处理(natural language processing,NLP)等领域取得了显著进展,展现出强大的语言理解与生成能力。然而,在实际应用过程中,大语言模型仍然面临诸多挑战。其中,幻觉(hallucination)问题引起了学术界和工业界的广泛关注。如何有效检测大语言模型幻觉,成为确保其在文本生成等下游任务可靠、安全、可信应用的关键挑战。该研究着重对大语言模型幻觉检测方法进行综述:首先,介绍了大语言模型概念,进一步明确了幻觉的定义与分类,系统梳理了大语言模型从构建到部署应用全生命周期各环节的特点,并深入分析了幻觉的产生机制与诱因;其次,立足于实际应用需求,考虑到在不同任务场景下模型透明度的差异等因素,将幻觉检测方法划分为针对白盒模型和黑盒模型2类,并进行了重点梳理和深入对比;而后,分析总结了现阶段主流的幻觉检测基准,为后续开展幻觉检测奠定基础;最后,指出了大语言模型幻觉检测的各种潜在研究方法和新的挑战。展开更多
随着人工智能技术的快速发展,常识智能问答已成为人机互动与智能应用的重要研究方向。基于BERT模型探讨了常识智能问答算法的构建方法,旨在实现高效的自然语言处理(Natueal Language Processing,NLP)和常识推理。分析了BERT在常识表示...随着人工智能技术的快速发展,常识智能问答已成为人机互动与智能应用的重要研究方向。基于BERT模型探讨了常识智能问答算法的构建方法,旨在实现高效的自然语言处理(Natueal Language Processing,NLP)和常识推理。分析了BERT在常识表示和问答实现中的优势,设计了基于BERT的智能问答算法框架,进行了实验验证并分析了应用效果。实验结果表明,基于BERT的常识问答算法在多个场景中表现出色,具有较高的性能和应用价值。展开更多
针对船舶总装工艺领域存在的问题,深入探讨大语言模型(Large Language Model,LLM)技术在船舶总装工艺知识库中的应用潜力。从系统构建、知识管理流程和知识生成等方面对知识库系统进行全面分析,并从自然语言理解、创造性表达、翻译准确...针对船舶总装工艺领域存在的问题,深入探讨大语言模型(Large Language Model,LLM)技术在船舶总装工艺知识库中的应用潜力。从系统构建、知识管理流程和知识生成等方面对知识库系统进行全面分析,并从自然语言理解、创造性表达、翻译准确度和输出稳健性等方面对LLM在船舶总装工艺知识库系统中的应用效果进行评估。结果表明,LLM的深度学习能力可有效整合技术知识,优化工艺设计,提升生产效率,快速响应市场需求,对优化船舶制造行业的技术管理具有显著作用。展开更多
文摘为解决自然语言数据处理模型进行数据处理时存在效果差、资源消耗大等问题,提出一种基于多尺度特征提取和注意力机制的融合算法。通过不同尺度的特征数据提取,并在特征图上应用加权算法,从而增强对某些特定尺度特征的关注,并基于该融合算法对自然语言数据处理模型进行优化。仿真实验的结果表明:该融合算法特征提取效果较好,显著提升了计算机进行数据处理的各项能力。将优化后的自然语言处理(natural language processing,NLP)数据处理模型与CSAMT数据处理模型、BETG数据处理模型和优化前的NLP数据处理模型的性能进行对比可知:经过CBAM-MS-CNN优化的NLP数据处理模型的各项性能均优于其他模型。研究结果表明:该融合算法可以满足电子化移交流程中非结构化数据管理领域中的高可靠性、智能处理等业务需求,能提升数据处理效率和数据质量,减少人工录入数据和人工复核数据的工作量。
文摘近年来,大语言模型(large language models,LLMs)在自然语言处理(natural language processing,NLP)等领域取得了显著进展,展现出强大的语言理解与生成能力。然而,在实际应用过程中,大语言模型仍然面临诸多挑战。其中,幻觉(hallucination)问题引起了学术界和工业界的广泛关注。如何有效检测大语言模型幻觉,成为确保其在文本生成等下游任务可靠、安全、可信应用的关键挑战。该研究着重对大语言模型幻觉检测方法进行综述:首先,介绍了大语言模型概念,进一步明确了幻觉的定义与分类,系统梳理了大语言模型从构建到部署应用全生命周期各环节的特点,并深入分析了幻觉的产生机制与诱因;其次,立足于实际应用需求,考虑到在不同任务场景下模型透明度的差异等因素,将幻觉检测方法划分为针对白盒模型和黑盒模型2类,并进行了重点梳理和深入对比;而后,分析总结了现阶段主流的幻觉检测基准,为后续开展幻觉检测奠定基础;最后,指出了大语言模型幻觉检测的各种潜在研究方法和新的挑战。
文摘随着人工智能技术的快速发展,常识智能问答已成为人机互动与智能应用的重要研究方向。基于BERT模型探讨了常识智能问答算法的构建方法,旨在实现高效的自然语言处理(Natueal Language Processing,NLP)和常识推理。分析了BERT在常识表示和问答实现中的优势,设计了基于BERT的智能问答算法框架,进行了实验验证并分析了应用效果。实验结果表明,基于BERT的常识问答算法在多个场景中表现出色,具有较高的性能和应用价值。
文摘针对船舶总装工艺领域存在的问题,深入探讨大语言模型(Large Language Model,LLM)技术在船舶总装工艺知识库中的应用潜力。从系统构建、知识管理流程和知识生成等方面对知识库系统进行全面分析,并从自然语言理解、创造性表达、翻译准确度和输出稳健性等方面对LLM在船舶总装工艺知识库系统中的应用效果进行评估。结果表明,LLM的深度学习能力可有效整合技术知识,优化工艺设计,提升生产效率,快速响应市场需求,对优化船舶制造行业的技术管理具有显著作用。
