派生萬物傳播大模型算法(派生萬物)

派生萬物傳播大模型算法

派生萬物一般指本詞條

“派生萬物傳播大模型算法”是上海東方報業有限公司以服務提供者的身份角色使用並履行備案手續的計算機算法,該算法旨在為澎湃新聞App用戶提供站內智慧型問答服務。

基本介紹

  • 中文名:派生萬物傳播大模型算法 
  • 算法類型:生成合成類(深度合成) 
  • 算法備案主體:上海東方報業有限公司 
  • 備案主體角色:服務提供者 
  • 算法備案編號:網信算備310106690568001240027號 
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算法簡介

“派生萬物傳播大模型算法”套用於文本生成場景,根據用戶輸入的文本信息,生成符合用戶需求的文本內容。該算法的套用產品是澎湃新聞(APP)。
2024年6月,國家網際網路信息辦公室發布第六批境內深度合成服務算法備案清單,“派生萬物傳播大模型算法”在列。

算法原理

“派生萬物傳播大模型算法”定位為媒體和內容傳播領域的垂直大模型,專注於媒體和內容相關的行業和套用場景。該算法基於國內流行的開源的ChatGLM大模型算法,進行微調,實現針對澎湃新聞主站新聞內容相關的智慧型問答和其他通用的智慧型問答功能。採用Transformer架構,通過在大量對話數據上的訓練,使其能夠學習到人類對話的語義信息和語言模式,從而生成符合語境的回答。
該算法支持檢索增強生成(RAG)技術,使用澎湃新聞主站的新聞稿件構建相應的知識庫,從而可以為用戶提供澎湃新聞主站新聞內容相關的智慧型問答互動。

運行機制

1.用戶以文本方式輸入問題。
2.對用戶的輸入數據調用內容風控平台接口進行內容安全檢測,如果不通過則不做後續處理,並返回提示信息。
3.判斷用戶輸入的問題類型,如果是預置問題,則會根據該問題返回相應的答案;否則會根據用戶輸入文本去檢索知識庫中的相關稿件, 隨後把從知識庫索引中檢索出的相關稿件作為參考資料和用戶輸入文本一起形成大模型的輸入;如果知識庫中沒有符合條件的稿件,則直接使用原始的用戶輸入文本作為大模型的輸入。
4.根據輸入的文本執行大模型自回歸推理,形成模型的原始輸出。
5.對模型的原始輸出調用內容風控平台接口進行內容安全檢測,如果檢測通過則直接返回,如果檢測不通過則返回提示信息。
6.繼續執行上面的步驟1(當用戶繼續輸入新問題時,會把前面的歷史輸入和模型回答信息作為上下文一起傳給大模型)。

套用場景

澎湃新聞App中的AI助手服務

算法目的

通過澎湃新聞App中的AI助手服務,自動回答用戶的問題,提供更加便捷豐富的內容閱讀體驗,直達用戶,促進傳播。

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