利用大语言模型执行复杂任务的方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及机器学习技术领域，提供了一种利用大语言模型执行复杂任务的方法及装置。该方法包括：在接收到目标用户发送的目标任务后，利用大语言模型将目标任务拆分为存在先后执行顺序的多个子任务；确定每个子任务需要调用的应用程序接口，并将每个子任务转换为其对应应用程序接口所能处理的任务指令；按照多个子任务之间的执行顺序，利用大语言模型依次调用各个子任务对应应用程序接口执行该子任务对应的任务指令，得到目标任务对应的最终结果；依据目标任务，利用大语言模型对最终结果进行评估和检验，在评估和检验不通过的情况下，利用大语言模型对最终结果进行修正。采用上述技术手段，解决现有技术中，大语言模型处理复杂任务效果差的问题。理复杂任务效果差的问题。理复杂任务效果差的问题。

【技术实现步骤摘要】
利用大语言模型执行复杂任务的方法及装置


[0001]本申请涉及机器学习
，尤其涉及一种利用大语言模型执行复杂任务的方法及装置。

技术介绍

[0002]大语言模型在文本生成、文本分类、机器翻译等自然语言处理任务中表现出色，但是对于调研报告、论文、软件系统编写和预定车票等复杂任务的处理上却表现不行。一方面，复杂任务对结果的要求更加专业，大语言模型无法给出满意的结果，另一方面，用户缺少设置任务的专业性，无法充分利用大语言模型的处理能力。而且，大语言模型单次生成内容长度有限，无法一次满足用户需求，用户必须多次互动才能获得结果。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种利用大语言模型执行复杂任务的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中，大语言模型处理复杂任务效果差的问题。
[0004]本申请实施例的第一方面，提供了一种利用大语言模型执行复杂任务的方法，包括：在接收到目标用户发送的目标任务后，利用大语言模型将目标任务拆分为存在先后执行顺序的多个子任务；确定每个子任务需要调用的应用程序接口，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用大语言模型执行复杂任务的方法，其特征在于，包括：在接收到目标用户发送的目标任务后，利用大语言模型将所述目标任务拆分为存在先后执行顺序的多个子任务；确定每个子任务需要调用的应用程序接口，并将每个子任务转换为其对应应用程序接口所能处理的任务指令；按照多个子任务之间的执行顺序，利用所述大语言模型依次调用各个子任务对应应用程序接口执行该子任务对应的任务指令，得到所述目标任务对应的最终结果；依据所述目标任务，利用所述大语言模型对所述最终结果进行评估和检验，在所述评估和检验不通过的情况下，利用所述大语言模型对所述最终结果进行修正。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用大语言模型将所述目标任务拆分为存在先后执行顺序的多个子任务，包括：多次利用大语言模型对所述目标任务进行拆分，得到多组拆分结果，每组拆分结果包括存在先后执行顺序的多个子任务；将多组拆分结果中出现次数最多的拆分结果中的多个子任务作为所述目标任务对应的多个子任务。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照多个子任务之间的执行顺序，利用所述大语言模型依次调用各个子任务对应应用程序接口执行该子任务对应的任务指令，得到所述目标任务对应的最终结果，包括：按照多个子任务之间的执行顺序，多次利用所述大语言模型依次调用各个子任务对应应用程序接口执行该子任务对应的任务指令，得到多个最终结果；将多个最终结果中出现次数最多的最终结果作为所述目标任务对应的最终结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照多个子任务之间的执行顺序，利用所述大语言模型依次调用各个子任务对应应用程序接口执行该子任务对应的任务指令，得到所述目标任务对应的最终结果，包括：判断i是否大于N，其中，i为子任务的序号，N为所有子任务的数量；当i大于N，将第N个子任务对应的执行结果作为所述目标任务对应的最终结果，退出循环；当i不大于N，利用所述大语言模型调用第i个子任务对应应用程序接口在第i
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1个子任务对应的执行结果的基础上执行第i个子任务对应的任务指令，得到第i个子任务对应的执行结果，i加1。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述评估和检验不通过的情况下，利用所述大语言模型对所述最终结果进行修正，包括：在所述评估和检验不通过的情况下：重新多次执行如下步骤：按照多个子任务之间的执行顺序，利用所述大语言模型依次调用各个子任务对应应用程序接口执行该子任务对应的任务指令，得到所述目标任务对应的最终结果，依据所述目标任务，利用所述大语言模型对所述最终结果进行评估和检验；当所述评估和检验失败的次数大于预设阈值，重新多次执行如下步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐琳，暴宇健，王芳，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：