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申请/专利权人：杭州归一智能科技有限公司
摘要：本发明涉及人工智能模型训练技术领域，公开了一种基于多模态大模型的广告文案生成方法，通过结合多模态输入，采用Transformer网络结构有效处理不同类型的输入数据，以生成具有针对性的广告文案，编码器部分利用多头自注意力机制从各个位置学习信息，捕获全局上下文，解码器进一步细化这些信息以生成具体文案。在文案生成后通过机器学习模型对文案进行分类，采用基于多视角共享策略的蝙蝠算法优化前馈网络结构，提高了模型从不同数据视角提取特征的能力，有效提升了分类的准确性和效率。本发明实现了自动化和个性化的广告文案生成，提高了文案的生成速度和质量，且提升了分类的准确性和效率，更好地适应不同的广告需求和市场变化。
主权项：1.一种基于多模态大模型的广告文案生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将产品的图片、参数等信息输入到大模型中，大模型生成该产品的广告文案；S2、将广告文案输入到机器学习模型中进行广告文案的分类；在S1步骤中，所述大模型为Transformer网络，由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入特征映射为一系列上下文感知的向量表示，解码器将这些向量表示逐步解码为目标特征；所述编码器由个相同的编码层组成，每个编码层含有多头注意力机制子层和前馈网络子层两个子层组成，每个子层后都添加残差连接和归一化操作；所述解码器由个相同的解码层组成，每个解码层含有两个多头注意力机制子层和一个前馈网络机制子层，解码层的第二个多头注意力机制子层通过多头交叉注意力机制实现；在S2步骤中，对广告文案的文本内容进行向量化，将文本转换成机器学习模型可处理的数值型数据；对向量化后的数据进行标注，将标注的向量化后的数据作为训练数据集，进行特征提取，训练机器学习模型；将提取到的特征输入到分类器中进行广告分类模型的训练；机器学习模型训练完成后，利用训练完成的模型进行新样本处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州归一智能科技有限公司 一种基于多模态大模型的广告文案生成方法
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