【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能问答，特别是涉及基于大模型实现智能问答服务的方法及装置。
技术介绍
1、现有各种大模型个性化主要靠输入对话时提供人物指定角色，抑制幻觉主要靠知识库检索，限定大模型回答问题的范围，依据大模型强大的理解能力，从指定知识库分析问题。
2、大模型个性化不够智能，需要人为输入角色特征才能实现指定角色。大模型幻觉还比较严重，靠知识库检索难以达到理想效果，即使在指定知识库里，大模型可能依旧产生大量幻觉，不能很好的匹配输出用户的问题答案。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本专利技术提出了基于大模型实现智能问答服务的方法，旨在给大模型增加个性化能力，提升大模型在问答领域的准确性，抑制大模型的幻觉，使得可以有效匹配用户的问题答案。
3、本专利技术的另一个目的在于提出一种基于大模型实现智能问答服务的装置。
4、为达上述目的，本专利技术一方面提出一种基于大模型实现智能问答服务的方法，包括；<...
【技术保护点】
1.一种基于大模型实现智能问答服务的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述文本数据输入至训练好的智能问答网络模型进行对应的答案预测之前，所述方法，还包括：训练所述智能问答网络模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述样本数据输入至智能问答网络模型进行模型参数训练之前，所述方法，还包括：对所述样本数据进行预处理，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述智能问答网络模型，包括第一个性化模型、第二个性化模型、联合模型、对抗网络模型、字符向量抖动的对抗学习模型...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型实现智能问答服务的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述文本数据输入至训练好的智能问答网络模型进行对应的答案预测之前，所述方法，还包括：训练所述智能问答网络模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述样本数据输入至智能问答网络模型进行模型参数训练之前，所述方法，还包括：对所述样本数据进行预处理，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述智能问答网络模型，包括第一个性化模型、第二个性化模型、联合模型、对抗网络模型、字符向量抖动的对抗学习模型、逐层参数抖动对抗模型和强化学习模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述样本数据输入至智能问答网络模型进行模型参数训练，基于训练好的模型参数得到所述训练好的智能问答网络模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二个性化模型，包括第一生成器和第一判别器；将所述样本数据输入至智能问答网络模型进行模型参数训练，基于训练好的模型参数得到所述训练好的智能问答网络模型，还...
【专利技术属性】
技术研发人员：李奇，鲁涛，张绚，高丽，徐剑军，
申请(专利权)人：北京彩智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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