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申请/专利权人：浙江杉工智能科技有限公司

摘要：本公开提供了基于大语言模型进行桥梁病害诊断与养护措施推荐的方法，涉及桥梁病害诊断与养护技术领域，包括：获取公路桥梁数据，通过所述公路桥梁数据确定样本数据；基于所述样本数据训练出公路桥梁诊断模型；基于所述样本数据构建公路桥梁病害诊断与养护措施知识库；基于公路桥梁诊断模型输出的第一公路桥梁诊断结果与公路桥梁病害诊断与养护措施知识库确定第二公路桥梁诊断结果，该方法能够减少对人工专家经验的依赖，降低误诊率，提高诊断和养护决策的效率，此外，还能降低养护过程中的人力成本，缩短对桥梁病害的响应时间。本公开还提供基于大语言公路桥梁诊断模型进行桥梁病害诊断与养护措施推荐的系统、电子设备及存储介质。

主权项：1.基于大语言模型进行桥梁病害诊断与养护措施推荐的方法，其特征在于，包括：获取公路桥梁数据，通过所述公路桥梁数据确定样本数据；基于所述样本数据训练出公路桥梁诊断模型；基于所述样本数据构建公路桥梁病害诊断与养护措施知识库；基于公路桥梁诊断模型输出的第一公路桥梁诊断结果与公路桥梁病害诊断与养护措施知识库确定第二公路桥梁诊断结果；所述通过所述公路桥梁数据确定样本数据的步骤包括：将所述公路桥梁数据进行预处理得到第一数据；利用人工判读的方式将第一数据标记为输入文本数据与标签数据，所述输入文本数据与标签数据构建样本数据；将样本数据划分为训练数据、验证数据和测试数据；所述公路桥梁诊断模型为GPT-3、LLAMA、ChatGLM2、BLOOM或baichuan2中的任意一种；所述基于所述样本数据构建公路桥梁病害诊断与养护措施知识库过程包括：将样本数据转化为知识库向量，其中知识库向量中包含输入文本数据和标签数据；将知识库向量转化为一级子块和二级子块；其中一级子块由输入文本数据构成，二级子块由标签数据构成；将一级子块和二级子块通过索引信息组合成整体，构建桥梁病害与养护知识库；所述基于公路桥梁诊断模型输出的第一公路桥梁诊断结果与公路桥梁病害诊断与养护措施知识库确定第二公路桥梁诊断结果步骤包括：将用户问题中的单词转换为问题向量；根据问题向量选择合适的知识库向量；利用Sentence-transformer库对问题向量和知识库向量进行语义匹配，筛选出第二公路桥梁诊断结果；公路桥梁诊断模型具体的训练步骤一般为：首先，使用收集的高质量数据集进行有监督微调训练，提高公路桥梁诊断模型的基础能力；然后，采用增加了白噪声的多个数据集进行训练，提高公路桥梁诊断模型的抗干扰能力；再然后，在保留三分之二有监督微调阶段数据的基础上，叠加含有白噪声的数据集，采用奖励公路桥梁诊断模型进行训练，进一步提高公路桥梁诊断模型的能力；最后，以有监督微调阶段的数据为基础，再采用近端策略优化算法进行训练，完成最终的公路桥梁诊断模型训练。

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