一种基于扩散变换器的人工智能中台模型制造技术

一种基于扩散变换器的人工智能中台模型，包括文本输入模块、文本编码模块、特征提取模块、扩散变换模块、模型嵌入模块、文本输出模块、输出反馈模块；本发明专利技术提出的一种基于扩散变换器的人工智能中台模型，用户输入的自然语言文本被转换至计算机能理解的数值型表示，将用户的输入进行文字特征提取，保留用户的偏好，通过阴影机制，对用户的输入进行偏好合并和干扰剔除，实现中台模型的优化输入语句，降低模型幻觉的功能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能领域，特别是涉及一种基于扩散变换器的人工智能中台模型。

技术介绍

1、随着人工智能以及深度学习技术的飞速发展，特别是在自然语言处理(nlp)领域内，我们已经见证了处理复杂文本信息能力的显著进步；这些进步不仅在理论研究上取得了突破，也为实际应用，比如情感分析、机器翻译以及自动内容生成等场景，提供了强大的技术支持。尽管如此，传统的基于规则的文本处理方法在处理具有高度歧义性、隐喻和复杂上下文依赖的语言现象时，效果仍然不尽人意。这提示我们需求新的思路来解决这些难题。本专利技术提出的基于扩散变换器的人工智能中台模型，致力于通过一系列设计的模块——包括文本输入、编码、信息处理、重点提取、扩散变换和输出反馈等，解决上述问题，为处理大规模和多样化文本数据的需求提供了新的解决方案，并为将来深度学习和人工智能技术的发展开辟了新的道路。最终实现在多个行业和场景中的广泛应用，推动人工智能技术的进一步发展。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于扩散变换器的人工智能中台模型，旨在解决上述背景中提到的问本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于扩散变换器的人工智能中台模型，包括文本输入模块、文本编码模块、特征提取模块、扩散变换模块、模型嵌入模块、文本输出模块、输出反馈模块；文本输入模块中，用户进行自然语言文本输入；文本编码模块中将用户输入的文本转换成计算机理解的数值型表示；特征提取模块提出特征提取算法，对用户输入的文本进行特征提取；扩散变换模块基于扩散变换器模型，构建文本优化模型；模型嵌入模块将构建的文本优化模型嵌入人工智能大模型；文本输出模块中，将人工智能大模型的回复转换成用户理解的语言进行输出；输出反馈模块中，用户对计算机的回答进行回复，对用户的偏好进行修正。

2.根据权利要求1所述的一种基于扩散变...

【技术特征摘要】

1.一种基于扩散变换器的人工智能中台模型，包括文本输入模块、文本编码模块、特征提取模块、扩散变换模块、模型嵌入模块、文本输出模块、输出反馈模块；文本输入模块中，用户进行自然语言文本输入；文本编码模块中将用户输入的文本转换成计算机理解的数值型表示；特征提取模块提出特征提取算法，对用户输入的文本进行特征提取；扩散变换模块基于扩散变换器模型，构建文本优化模型；模型嵌入模块将构建的文本优化模型嵌入人工智能大模型；文本输出模块中，将人工智能大模型的回复转换成用户理解的语言进行输出；输出反馈模块中，用户对计算机的回答进行回复，对用户的偏好进行修正。

2.根据权利要求1所述的一种基于扩散变换器的人工智能中台模型，其特征在于，所述文本输入模块，是模型的起点，负责接收原始文本数据，用户在文本输入模块进行初始文字的输入，初步解析文本内容，理解输入文本的基本结构和含义，对文本进行语义上的预处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于扩散变换器的人工智能中台模型，其特征在于，所述文本编码模块，对文本输入模块接收和初步处理的文本数据进行进一步的编码处理，处理成编码向量，将自然语言文本转换为计算机能够理解和处理的数值型表示。

4.根据权利要求1所述的一种基于扩散变换器的人工智能中台模型，其特征在于，所述特征提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：李延林，赵城，
申请(专利权)人：深圳市金橙果科技有限公司，
类型：发明
国别省市：