【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种任务指令构建方法、任务处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、大模型又可以称为基石模型或基础模型（foundation model），在预训时大模型已经学习到了大部分知识，具有较好的泛化能力，在应用于不同的下游任务时，需要使用任务指令（prompt）以引导模型生成期望的输出。
2、传统技术中，由业务人员根据具体任务构建任务指令，任务指令的构建过程依赖于人机交互来实现，长时间的数据处理需要耗费较多的计算处理资源。因此，导致任务指令的构建过程中存在效率低的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高工作效率的任务指令构建方法、任务处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种任务指令构建方法。所述方法包括：
3、获取目标任务的任务信息、以及包含多个指令信息的指令数据集；
4、基于所述任务信息，确定所述目标任务的任务类型和任务需求；
5、使用基于所述任务类型确定的询问信息，引导大模型从所述指令数据集中筛选出与所述任务类型匹配的候选指令；
6、从各所述候选指令中，确定满足所述任务需求的任务指令；所述任务指令用于引导所述大模型执行所述目标任务。
7、第二方面，本申请还提供了一种任务处理方法。所述方法包括：
8、获取目标任务的任务需求、以及针对所述目
9、基于所述任务需求，从指令集中读取与所述目标任务匹配的任务指令；所述任务指令基于上述任务指令构建方法构建；
10、将所述待处理信息和所述任务指令输入大模型；所述大模型在所述任务指令的引导下，按照所述任务需求确定所述待处理信息的处理结果。
11、第三方面，本申请还提供了一种任务指令构建装置。所述装置包括：
12、任务信息获取模块，用于获取目标任务的任务信息、以及包含多个指令信息的指令数据集；
13、需求确定模块，用于基于所述任务信息，确定所述目标任务的任务类型和任务需求；
14、候选指令筛选模块，用于使用基于所述任务类型确定的询问信息，引导大模型从所述指令数据集中筛选出与所述任务类型匹配的候选指令；
15、任务指令确定模块，用于从各所述候选指令中，确定满足所述任务需求的任务指令；所述任务指令用于引导所述大模型执行所述目标任务。
16、第四方面，本申请还提供了一种任务处理装置。所述装置包括：
17、待处理信息获取模块，用于获取目标任务的任务需求、以及针对所述目标任务的待处理信息；
18、任务指令读取模块，用于基于所述任务需求，从指令集中读取与所述目标任务匹配的任务指令；所述任务指令由所述任务指令构建装置构建；
19、任务处理模块，用于将所述待处理信息和所述任务指令输入大模型；所述大模型在所述任务指令的引导下，按照所述任务需求确定所述待处理信息的处理结果。
20、第五方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
21、第六方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
22、第七方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
23、上述任务指令构建方法、任务处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，获取目标任务的任务信息、以及包含多个指令信息的指令数据集；基于任务信息，确定目标任务的任务类型和任务需求；使用基于任务类型确定的询问信息，引导大模型从指令数据集中筛选出与任务类型匹配的候选指令；从各候选指令中，确定满足任务需求的任务指令；其中，任务指令用于引导大模型执行目标任务。在任务指令构建过程中，利用大模型初筛指令，获得与任务类型匹配的候选指令，再进一步基于任务需求进行二次筛选，得到任务指令，一方面，能够在确保任务指令与目标任务的匹配度的同时，实现任务指令的自动生成，有利于提高任务指令构建过程中的工作效率；另一方面，先基于较粗粒度的任务类型进行一次筛选获得候选指令，再基于较细粒度的任务需求进行二次筛选得到任务指令，从而能够减少细粒度筛选的工作量，同样能够提高任务指令构建过程中的工作效率。因此，采用上述任务指令构建方法，能够提高任务指令构建过程中的工作效率，构建大批量的任务指令，为大模型落地提供基础。
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1.一种任务指令构建方法，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，所述使用基于所述任务类型确定的询问信息，引导大模型从所述指令数据集中筛选出与所述任务类型匹配的候选指令，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结合所述指令信息和所述询问信息，确定与所述指令信息匹配的输入信息，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述大模型包括编码器和解码器，所述将所述输入信息输入大模型，在所述大模型的输出信息表征所述指令信息与所述任务类型匹配的情况下，将所述指令信息确定为候选指令，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从各所述候选指令中，确定满足所述任务需求的任务指令，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，携带有标注信息的候选指令为与所述任务类型匹配的候选指令中的至少一部分，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于携带标注信息的各所述候选指令对初始模型进行训练，得到与所述任务需求匹配的分类模型，包括：
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述任务信息，确定所述目标任务的任务类型，包括：
10.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.一种任务处理方法，其特征在于，所述方法包括：
12.一种任务指令构建装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种任务处理装置，其特征在于，所述装置包括：
14.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
16.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种任务指令构建方法，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，所述使用基于所述任务类型确定的询问信息，引导大模型从所述指令数据集中筛选出与所述任务类型匹配的候选指令，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结合所述指令信息和所述询问信息，确定与所述指令信息匹配的输入信息，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述大模型包括编码器和解码器，所述将所述输入信息输入大模型，在所述大模型的输出信息表征所述指令信息与所述任务类型匹配的情况下，将所述指令信息确定为候选指令，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从各所述候选指令中，确定满足所述任务需求的任务指令，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，携带有标注信息的候选指令为与所述任务类型匹配的候选指令中的至少一部分，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于携带标注信息的各所述候选指令对初始模型进行训练，得到与所述任务需求匹配的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆笛，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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