信息处理方法、装置、产品和设备制造方法及图纸

本申请公开了一种信息处理方法、装置、产品和设备，该方法包括：获取待优化的第一提示信息和样本数据集，第一提示信息提示对样本数据集中的样本数据进行预测处理的规则；调用网络模型按照第一提示信息所提示的规则对样本数据集中的样本数据进行预测处理，得到样本数据集中的样本数据的预测结果；调用网络模型基于样本数据集中的样本数据的预测结果，对第一提示信息进行语义理解处理，生成针对第一提示信息的优化指示信息，优化指示信息指示对第一提示信息进行优化的语义方向；调用网络模型按照优化指示信息的指示对第一提示信息进行优化处理，得到第二提示信息。采用本申请，可提升对提示信息进行优化的效率以及准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能的，尤其涉及一种信息处理方法、装置、产品和设备。

技术介绍

1、大语言模型是使用大量文本数据进行训练的深度学习模型，大语言模型可以通过输入的提示信息所指示的规则来进行数据预测，而提示信息的优劣则会大大地影响到大语言模型进行数据预测的准确性。

2、现有应用中，可以采取人工的方式通过一些专家经验来优化提示信息，以提升提示信息的质量，从而让大语言模型可以通过优化后的提示信息来进行更为准确地数据预测，而此种优化提示信息的方式，其效率低，且大多依赖于人为的主观因素，使得对提示信息的优化效果不稳定，导致对提示信息进行优化的准确性也低。

技术实现思路

1、本申请提供了一种信息处理方法、装置、产品和设备，可提升对提示信息进行优化的效率以及准确性。

2、本申请一方面提供了一种信息处理方法，该方法包括：

3、获取待优化的第一提示信息和样本数据集，第一提示信息提示对样本数据集中的样本数据进行预测处理的规则；

4、调用网络模型按照第一提示信息所提示的规则对样本数据集中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本数据集中的样本数据具有数据标签，任一样本数据的数据标签指示需对所述任一样本数据预测的真实结果；

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用所述网络模型基于所述参考样本数据对所述第一提示信息进行语义理解处理，生成所述优化指示信息，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本数据集中的样本数据的预测结果与真实结果之间的差异性，从所述样本数据集中选取参考样本数据，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一提示信...

【技术特征摘要】

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本数据集中的样本数据具有数据标签，任一样本数据的数据标签指示需对所述任一样本数据预测的真实结果；

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用所述网络模型基于所述参考样本数据对所述第一提示信息进行语义理解处理，生成所述优化指示信息，包括：

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本数据集中的样本数据的预测结果与真实结果之间的差异性，从所述样本数据集中选取参考样本数据，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一提示信息关联的效果评估指标值包括：采用所述第一提示信息进行数据预测的准确率和召回率；

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一比值以及所述样本数据集中的样本数据的预测结果与真实结果之间的差异性，从所述样本数据集中选取所述参考样本数据，包括：

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述第一提示信息的流程，包括：

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述初始提示信息进行预优化处理，生成待进行迭代优化的基础提示信息，包括：

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述中间提示信息生成所述基础提示信息，包括：

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一提示信息是对待进行迭代优化的基础提示信息进行第i轮迭代优化后得到的提示信息，i大于或等于0且...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹宇阳，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：