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公开(公告)号:CN119938006A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510306265.2
申请日:2025-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨海邻科信息技术有限公司
Abstract: 面向复杂需求的大语言模型代码生成系统及方法,本申请从主要问题开始,引入新的函数来处理特定的子问题。这些新函数将递归地分解,最终形成一个函数树。随后,自下而上地组合这些函数,以实现越来越复杂的目标。通过将任务分解为更简单的子函数,复杂度可以逐步降低。然而,子函数中的错误可能传播到整个程序,进而损害整体的可靠性。本申请提出的功能共识机制会对多个函数进行采样,并选择在候选函数中表现出共识的函数,其共识通过聚合相似性来衡量。通过达成共识,本申请能够减少代码行为的差异,从而缓解连锁错误的发生,进而提升了代码生成的准确率。
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公开(公告)号:CN119378686A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411501095.5
申请日:2024-10-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 面向多跳问题的大语言模型推理问答增强方法,涉及大语言模型的推理增强技术领域。本发明是为了解决现有的大语言模型推理问答方法还存在推理准确率低的问题。本发明包括:将问题构建为问题树,并对问题树进行后序遍历;对于叶节点,获取问题树中叶节点的对应子问题的候选答案及候选答案的概率分布;对于问题树中的中间节点,对中间节点对应的子问题进行波束组合,将问题中的占位符替换为对应问题的答案,获取替换后的问题的候选答案集合及分布概率。对于根节点对应的子问题进行波束组合,将问题中的占位符替换为对应问题的答案,然后输出替换后问题的候选答案及概率分布,选择对应概率最高的答案作为最终答案。本发明用于推理获得多跳问题的答案。
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