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申请/专利权人：普强时代(珠海横琴)信息技术有限公司
摘要：本发明提供一种节省AI大模型推理算力的方法及装置，方法包括：接收用户的输入文本特征，以及上下文信息和用户状态信息；利用前端判别模块对输入文本特征进行初步分析，判断输入任务的难易程度，对输入任务进行智能识别和任务分流；采用模版匹配、规则匹配技术实现简单任务分流；构建和部署分类模型，对预设规则难以处理的输入任务进一步分析和判断；根据前端判别模块的判断结果，将输入任务合理地分配给传统NLU模型或大语言模型处理。本发明通过引入前端判别模块的和实施任务分流策略，能够实现算力的优化分配，有效提高了处理效率，保持任务处理的高准确率，并具有灵活性和扩展性等优点和积极效果，在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。
主权项：1.一种节省AI大模型推理算力的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、接收用户的输入文本特征，以及上下文信息和用户状态信息；S2、利用前端判别模块对输入文本特征进行初步分析，判断输入任务的难易程度，对输入任务进行智能识别和任务分流；所述任务分流包括：简单任务分流、复杂任务分流；采用模版匹配、规则匹配技术实现简单任务分流；若判断输入任务为简单任务，则将输入任务交由传统的自然语言理解NLU处理；若判断输入任务为复杂任务，则将输入任务提交给AI大语言模型进行深度推理；S3、构建和部署分类模型，对所述预设规则难以处理的输入任务进行进一步分析和判断；所述构建和部署分类模型的方法包括以下步骤：S31、收集大量不同难度的语料数据；S32、使用收集到的语料数据对分类模型进行训练，使分类模型能够准确识别任务的难易程度；S33、将训练好的分类模型部署到所述前端判别模块中，实时判断输入任务的难度；S4、根据所述前端判别模块的判断结果，将输入任务合理地分配给传统的NLU模型或大语言模型处理。
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