一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统及方法技术方案

本发明专利技术提出一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统及方法，属于人工智能技术领域，包括：数据模块，用于收集用户的交互数据、外部公开数据；生成模块，根据提示工程，对收集的数据，生成QA的评估数据集；评估模块，利用QA的评估数据集，对大模型进行测试评估获得评估结论和数据集；指导模块，根据评估结论和生成的数据集，通过自动化和规则的方式，制定指导计划，生成大模型进一步优化的方向；计划模块，用于执行指导计划，能够根据生成的指导计划，调用相应的计算资源、数据资源，去实现大模型的迭代优化，能够让大模型具备自主学习能力，使得大模型具备更加强大的泛化能力、场景适配能力，从而更好的满足用户的需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能领域，具体涉及一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统及方法。

技术介绍

1、现代人工智能系统，尽管在多个领域取得了显著进展，但仍存在重要的局限性。这些系统通常依赖于大规模的数据集进行训练，使得它们在应对新的数据类型和未知情境时效能受限。例如，一旦遇到与训练数据显著不同的新信息，现有ai模型往往难以有效适应，这导致了在实际应用中的局限性，特别是在需要快速响应新数据和环境变化的情况下。

2、另一方面，ai技术在实时数据处理和自我更新方面的挑战也日益凸显。随着信息量的急剧增加和数据类型的不断演化，传统的ai模型无法有效地吸收和整合新信息，尤其是在没有人工干预的情况下。这种缺乏自适应能力限制了ai技术在动态环境中的应用，如在线学习、实时决策制定等领域。

3、此外，现有ai系统在跨领域知识迁移方面也显示出了明显的不足。当ai系统面对新领域的知识或数据时，往往需要进行重新训练或显著的调整。这不仅增加了时间和资源的消耗，也限制了ai技术在快速变化的世界中的灵活性和适用性。因此，发展一种能够自我进化，跨领域有效学习和适应的a本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统，其特征在于，所述数据模块从多种异构数据源中自动获取信息，包括数据抓取和对数据的初步分析；

3.根据权利要求1所述的一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统，其特征在于，所述生成模块在利用提示工程生成QA的评估数据集的步骤包括：

4.根据权利要求3所述的一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统，其特征在于，所述评估模块利用QA的评估数据，对大模型进行测试评估获得评估结论和数据集的步骤包括：

5.根据权利要求1所述...

【技术特征摘要】

1.一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统，其特征在于，所述数据模块从多种异构数据源中自动获取信息，包括数据抓取和对数据的初步分析；

3.根据权利要求1所述的一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统，其特征在于，所述生成模块在利用提示工程生成qa的评估数据集的步骤包括：

4.根据权利要求3所述的一种具备主动学习能力的大模型自动进化系统，其特征在于，所述评估模块利用qa的评估数据，对大模型进行测试评估获得评估结论和数据集的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张其来，陈其宾，王彦功，张峰，段强，姜凯，
申请(专利权)人：山东浪潮科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：