一种支持过程自动化的任务规划生成技术制造技术

本发明专利技术公开了一种支持过程自动化的任务规划生成技术，涉及信息技术领域，其技术方案要点是：该方法包括：S0：利用多模态大语言模型生成中间表示；S1：设计并验证所述中间表示；S2：基于验证结果迭代修正模型；S3：将所述中间表示转换为特定领域任务的转换脚本。本发明专利技术提出了一种基于中间表示内容生成的大模型任务规划生成技术，一方面简化数据准备的复杂度，降低大模型针对特定类型任务规划的训练成本；一方面以中间表达结合验证与解释工具的方式降低人工调整的复杂度，从而为构建智能代理的应用提供更有效支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息，更具体地说，它涉及一种支持过程自动化的任务规划生成技术。

技术介绍

1、大语言模型和多模态大语言模型通过以世界范围内多模态数据作为语料基础构建的预训练模型，通过结合领域专有数据实现对特定领域的认知分析能力，以此作为针对领域问题的内容生成器，可以适用于包括原型设计、文本生成、图像生成和任务规划等领域。任务规划作为基于大模型生成能力的一个主要应用领域，已经在不同行业、针对不同类型场景和问题有成功实践。基于预训练模型结合领域专有数据进行训练所实现的任务规划/内容生成往往对特定问题和场景有良好适配，但无法有效的适配其他相关场景，即泛化能力低，其中一个重要原因是大模型的输出通常以文本方式实现，而针对不同问题的任务规划所生成的文字脚本通常在内容排布和格式上有很大差别。

2、现有的智能代理通过大语言模型(llm)或大型多模态语言模型(mllm)技术生成任务规划，并通过调用相关工具完成任务操作，借助llm/mllm的知识推导能力，智能代理的自动化规划可以简化人工规划的工作量，但其受限于llm/mllm本身的能力，仍无法避免两类问题：1.通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种支持过程自动化的任务规划生成技术，其特征在于：该方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种支持过程自动化的任务规划生成技术，其特征在于：在步骤S0中，所述多模态大语言模型通过指令微调的方式对模型的输出格式进行校正，特别是以中间表示格式为基准进行校正。

3.根据权利要求2所述的一种支持过程自动化的任务规划生成技术，其特征在于：所述指令微调的方法包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种支持过程自动化的任务规划生成技术，其特征在于：在步骤S1中，所述中间表示作为机器学习模型与工具交互的基本界面，所述中间表示包括任务名称、任务描述、输入数据、输出数据...

【技术特征摘要】

1.一种支持过程自动化的任务规划生成技术，其特征在于：该方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种支持过程自动化的任务规划生成技术，其特征在于：在步骤s0中，所述多模态大语言模型通过指令微调的方式对模型的输出格式进行校正，特别是以中间表示格式为基准进行校正。

3.根据权利要求2所述的一种支持过程自动化的任务规划生成技术，其特征在于：所述指令微调的方法包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种支持过程自动化的任务规划生成技术，其特征在于：在步骤s1中，所述中间表示作为机器学习模型与工具交互的基本界面，所述中间表示包括任务名称、任务描述、输入数据、输出数据、任务配置和动作脚本，所述中间表示以json格式表示，至少包括name、task_desc、inpu...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵继胜，吴宇，
申请(专利权)人：上海孚典智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：