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申请/专利权人：苏州元脑智能科技有限公司
申请日：2024-05-29
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246438A
主分类号：G06F40/232
分类号：G06F40/232;G06F40/35;G06F40/284;G06F40/289;G06N5/022;G06N5/04
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体公开了一种容错计算方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，通过利用输入的问题信息中的提示词转换为单词向量输入目标语言模型进行迭代计算的过程中，在进行传播计算中权重矩阵与输入单词向量的计算时，将权重矩阵按行分为多个数据分块，并根据数据分块采用求列元素和的方式计算得到多个冗余向量组成冗余矩阵，利用冗余矩阵与输入单词向量相乘得到的第一校验值对利用权重矩阵和输入单词向量相乘得到的数据计算结果进行检错和纠错，进而在完成目标语言模型各层的传播计算后得到当前迭代计算与问题信息对应的生成结果，保证了生成语言模型的准确性或执行人工智能问答任务时生成回答信息的准确性。
主权项：1.一种容错计算方法，其特征在于，应用于人工智能问答，包括：接收输入的问题信息，所述问题信息包括提示词；将所述提示词转换为单词向量，将所述单词向量输入目标语言模型进行迭代计算；在所述目标语言模型的当前迭代计算的传播计算中，根据当前层的权重矩阵生成冗余矩阵后，分别将所述权重矩阵、所述冗余矩阵与当前层的输入单词向量进行通用矩阵乘法计算，对应得到当前层的传播计算的数据计算结果与第一校验值，将所述数据计算结果生成第二校验值，根据所述第二校验值与对应的所述第一校验值的一致性对比结果对当前层的所述数据计算结果进行校验，若当前层的所述数据计算结果均通过校验则进入下一层的传播计算，否则对当前层的所述数据计算结果进行纠错处理；在完成所述目标语言模型各层的传播计算后，得到当前迭代计算与所述问题信息对应的生成结果；其中，根据所述权重矩阵生成所述冗余矩阵，包括：将所述权重矩阵按行分为多个数据分块，并根据所述数据分块生成多个不同的冗余向量，将各所述冗余向量组成所述冗余矩阵；一个所述冗余向量对应一个或多个所述数据分块，且所述冗余向量中的冗余值为对应的所述数据分块中对应列的列元素和；所述第二校验值与所述冗余值的计算方法对应。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州元脑智能科技有限公司 一种容错计算方法、装置、设备、介质及计算机程序产品
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