【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电数字数据处理领域，具体涉及一种大模型生成内容的误差检测与校正系统。
技术介绍
1、大模型作为人工智能领域的前沿技术，近年来在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的进展，基于深度学习技术，大模型通过海量数据训练，能够生成高质量的文本、图像、代码等内容，极大提升了机器的语言理解和生成能力，这类模型通常具备数十亿甚至上百亿的参数，能对复杂的语义结构进行建模，从而实现多种任务的自动化处理。但是，目前的生成内容虽然能避免大部分基础错误，但是仍容易出现前后矛盾的错误，这类误差不易被发现，因此需要一种更加完善的检测与校正系统来优化生成内容。
2、
技术介绍
的前述论述仅意图便于理解本专利技术。此论述并不认可或承认提及的材料中的任一种公共常识的一部分。
3、现在已经开发出了很多内容检测系统，经过大量的检索与参考，发现现有的内容检测系统有如公开号为cn103176984b所公开的系统，这些系统方法一般包括：对设定用户生成内容信息源中的信息进行爬取并生成用户生成内容网页集合，然后对用户生成内容网页进行标注，得到候选欺...
【技术保护点】
1.一种大模型生成内容的误差检测与校正系统，其特征在于，包括内容接收模块、内容检测模块、内容校正模块和反馈输出模块；
2.如权利要求1所述的一种大模型生成内容的误差检测与校正系统，其特征在于，所述误差分析单元包括目标提取处理器、基础规则寄存器和误差对比处理器，所述目标提取处理器用于从生成内容中提取出分析目标，所述基础规则寄存器用于保存基础规则信息，所述误差对比处理器基于规则信息对分析目标进行对比处理。
3.如权利要求2所述的一种大模型生成内容的误差检测与校正系统，其特征在于，所述多层检测单元包括属性链式处理器、冲突赋值处理器和误差筛选处理器，所...
【技术特征摘要】
1.一种大模型生成内容的误差检测与校正系统，其特征在于，包括内容接收模块、内容检测模块、内容校正模块和反馈输出模块；
2.如权利要求1所述的一种大模型生成内容的误差检测与校正系统，其特征在于，所述误差分析单元包括目标提取处理器、基础规则寄存器和误差对比处理器，所述目标提取处理器用于从生成内容中提取出分析目标，所述基础规则寄存器用于保存基础规则信息，所述误差对比处理器基于规则信息对分析目标进行对比处理。
3.如权利要求2所述的一种大模型生成内容的误差检测与校正系统，其特征在于，所述多层检测单元包括属...
【专利技术属性】
技术研发人员：张卫平，陈静婷，韩念东，何文刚，
申请(专利权)人：环球数科股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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