【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，涉及一种基于注意力机制的大模型协同方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，人工智能领域取得了显著的进步，大模型在众多任务中展现出了强大的能力。大模型通过对海量数据的学习，能够捕捉到数据中的复杂模式和语义信息，从而在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等诸多领域实现较为出色的性能表现。
2、然而，在实际应用场景中，单一的大模型往往面临着诸多挑战。一方面，不同的任务具有不同的特点和需求，单一模型难以在所有任务上都达到最优效果。另一方面，随着数据规模和任务复杂度的不断增加，大模型的计算资源消耗和推理时间也成为了限制其广泛应用的重要因素。即使硬件计算能力不断提升，面对一些对实时性要求极高的场景，大模型的计算延迟可能导致严重的后果。为了应对这些挑战，研究人员开始探索大模型之间的协同方法。通过多个大模型的协同工作，可以充分发挥不同模型的优势，提高整体系统的性能和适应性。
3、目前，虽然已经有一些关于大模型协同的研究和尝试，但现有的协同方法在信息交互的准确性、协同效率以及对复杂任务的适应性等方...
【技术保护点】
1.一种基于注意力机制的大模型协同方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的大模型协同方法，其特征在于，所述对获取到的各个数据设置多维度标签，以利用映射空间获取所述数据的目标特征，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的大模型协同方法，其特征在于，利用映射空间获取所述数据的目标特征，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的大模型协同方法，其特征在于，所述注意力机制依据所述数据的类别和类型划分数据处理权重，包括：依据门控循环单元和胶囊网络动态生成类型权重和类别权重。
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制的大模型协同方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的大模型协同方法，其特征在于，所述对获取到的各个数据设置多维度标签，以利用映射空间获取所述数据的目标特征，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的大模型协同方法，其特征在于，利用映射空间获取所述数据的目标特征，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的大模型协同方法，其特征在于，所述注意力机制依据所述数据的类别和类型划分数据处理权重，包括：依据门控循环单元和胶囊网络动态生成类型权重和类别权重。
5.根据权利要求4所述的一种基于注意力机制的大模型协同方法，其特征在于，胶囊网络动态生成数据类别权重的过程为：
6.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的大模型协同方法，其特征在于，所述可微分决策树根据所述数据处理权重生成注意力权重矩阵，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：曹萍，蓝细姿，刘大鹏，王凤梅，
申请(专利权)人：山东辰启泰岳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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