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質(zhì)預(yù)訓(xùn)練的問答模型,生成待查詢問題的候選答答案中缺失內(nèi)容的反饋在知識(shí)庫(kù)中再次檢索待方法能夠提高大語(yǔ)言模型對(duì)于復(fù)雜問題的回答2驗(yàn)證候選答案的正確性,若候選答案未通過驗(yàn)證,則基于檢索得到基于候選答案中缺失內(nèi)容的反饋在知識(shí)庫(kù)中再次檢索待查詢對(duì)問題向量與向量數(shù)據(jù)庫(kù)FASSI中的所有文檔向量計(jì)算相似度得分,并將文檔按照相將檢索得到的相關(guān)文檔、待查詢問題和候選答案輸入基于大語(yǔ)言模型的證據(jù)提取模通過完全匹配方式判斷校驗(yàn)答案與候選答案的一致性,若校驗(yàn)答案與候選答案一致,將檢索得到的相關(guān)文檔和待查詢問題輸入基于大語(yǔ)言模型的反饋生通過文檔編碼器對(duì)維基百科語(yǔ)料庫(kù)中所有文檔進(jìn)行編碼得到文檔在將待查詢問題和相關(guān)文檔輸入預(yù)訓(xùn)練的問答模型時(shí),輸入按照回答樣例生成待查詢問題的候選答案。生成模塊,用于將待查詢問題和相關(guān)文檔輸入預(yù)訓(xùn)練的問關(guān)文檔和待查詢問題生成關(guān)于候選答案中缺失內(nèi)第二檢索模塊,用于基于候選答案中缺失內(nèi)容的反饋在3機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的開放4[0005]為了解決現(xiàn)有技術(shù)中LLM面對(duì)復(fù)雜的多跳問題時(shí),會(huì)因?yàn)樾畔⒉蛔愣鵁o(wú)法正確回5[0018]對(duì)問題向量與向量數(shù)據(jù)庫(kù)FASSI中的所有文檔向量計(jì)算相似度得分,并將文檔按模型按照回答樣例生成待查詢問題的候選答[0038]本發(fā)明在通過預(yù)訓(xùn)練的問答模型生成待查詢問題的候選答案后并不直接將候選6[0052]示例性地,如圖2所示,將維基百科語(yǔ)料庫(kù)中每一個(gè)文檔都經(jīng)過文檔編碼器7量表示。然后將與FASSI向量數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有文檔向量計(jì)算余弦相似度得分,[0062]具體的,在證據(jù)提取階段將檢索到的相關(guān)檔D中提取支持該候選答案A的證據(jù)片段E。8[0068]然后,通過判斷候選答案A和校驗(yàn)答案A*的一致性來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證答案的正確;[0071]可選地,本發(fā)明采用完全匹配來(lái)判斷候選答案A和校驗(yàn)答案A*一致性,這是體的,將檢索到的相關(guān)文檔和初始的待查詢問題作為輸入交給基于大語(yǔ)言模型的反饋生成模型,提示反饋生成模型生成有關(guān)缺失內(nèi)容的反饋,將生成的反饋?zhàn)鳛樾虏樵僛0078]S4:基于候選答案中缺失內(nèi)容的反饋在知識(shí)庫(kù)中再次檢索待查詢問題的相關(guān)文9。[0095]上述開放域問答裝置中的各個(gè)模塊可全部或部分通過軟件、硬件及其組合來(lái)實(shí)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指[0100]這些計(jì)算機(jī)程序指令也可存儲(chǔ)在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特令裝置的制造品,該指令裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一
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