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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京智譜華章科技股份有限公司申請的專利基于反向提示的預(yù)訓(xùn)練模型文本生成方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113761846B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202110750492.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/166；該發(fā)明授權(quán)基于反向提示的預(yù)訓(xùn)練模型文本生成方法是由史小文;楊珍;仇瑜;劉德兵;張鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-07-02向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于反向提示的預(yù)訓(xùn)練模型文本生成方法在說明書摘要公布了：本申請?zhí)岢隽艘环N基于反向提示的預(yù)訓(xùn)練模型文本生成方法，該方法包括：步驟S1：將初始提示文本輸入至大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型中進(jìn)行文本生成，生成第一條語句的多個(gè)候選語句；步驟S2：對多個(gè)候選語句進(jìn)行文本篩選，按照候選語句的分?jǐn)?shù)從高到低的順序選擇預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的候選語句作為備選語句；步驟S3：將每一個(gè)備選語句作為下一條語句的上文輸入至大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型中，生成下一條語句的多個(gè)候選語句；步驟S4：重復(fù)進(jìn)行步驟S2、步驟S3，直到句子生成結(jié)束，選出分?jǐn)?shù)最高的語句的組合作為最終生成文本。采用上述方案的本申請能夠更好的控制文本的生成，增強(qiáng)提示與生成的文本之間的相關(guān)性，提供更好的可控性，并且已經(jīng)在實(shí)際應(yīng)用中取得了較好的效果。

本發(fā)明授權(quán)基于反向提示的預(yù)訓(xùn)練模型文本生成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于反向提示的預(yù)訓(xùn)練模型文本生成方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：將初始提示文本輸入至大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型中進(jìn)行文本生成，生成第一條語句的多個(gè)候選語句；步驟S2：對所述多個(gè)候選語句進(jìn)行文本篩選，按照候選語句的分?jǐn)?shù)從高到低的順序選擇預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的候選語句作為備選語句；步驟S3：將每一個(gè)備選語句作為下一條語句的上文輸入至所述大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型中，生成下一條語句的多個(gè)候選語句；步驟S4：重復(fù)進(jìn)行步驟S2、步驟S3，直到句子生成結(jié)束，選出分?jǐn)?shù)最高的語句的組合作為最終生成文本；其中，對所述多個(gè)候選語句進(jìn)行文本篩選，包括：根據(jù)所述大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的當(dāng)前輸入語句和對應(yīng)生成的多個(gè)候選語句構(gòu)建多對反向提示文本，其中，所述候選語句的數(shù)量與所述反向提示文本的數(shù)量相同，每對反向提示文本包括輸入文本和評估文本，所述輸入文本為所述當(dāng)前輸入語句，所述評估文本為所述對應(yīng)生成的多個(gè)候選語句中的一條候選語句；將所述反向提示文本輸入所述大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型中，生成新的文本；將所述新的文本的模型編碼的向量中心與所述評估文本的向量中心做相似度計(jì)算，計(jì)算得到的值作為對應(yīng)候選語句的分?jǐn)?shù)，其中，候選語句的分?jǐn)?shù)與候選語句與輸入語句的相似度呈正相關(guān)；根據(jù)候選語句的分?jǐn)?shù)選擇預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的候選語句作為備選語句。

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