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文档简介

基于大语言模型的科学选择题自动答题方本发明公开了基于大语言模型的科学选择并基于多思维链投票表决得到b个答案选项作为2每个思维链将每个答案选项的评分F(A)排序，多个思维链最终表决得到b个答案选项4.根据权利要求2或3所述的基于大语言模型的科学选择题自动答题方法，其特征在36.根据权利要求5所述的基于大语言模型的科行时实现权利要求1_6任一项所述的基于大语言模型的科学选择题自所述一个或多个处理器实现权利要求1_6任一项所述的基于大语言模型的科学选择题自动4解和答案生成。这些模型通过大量的语料库训练，具备较强的语言理解能力。例如，在推理能力(例如多链元推理MCR)，但这些5[0013]本发明的目的在于提供基于大语言模型的科学选择题自动答题方法、介质及设；[0018]步骤S3：将拼接后的输入序列S转换为嵌入向量Embed(S)，然后，基于Flash[0020]步骤S4：基于多思维链投票表决，每个思维链利用Platypus2模型的决策层[0022]每个思维链将每个答案选项的评分F(A)排序，多个思维链最终表决得到b个答案6根据次数对所有答案选项进行排序，得到最终推荐的b个答案选项，作为科学选择题的回或多个处理器实现上述的基于大语言模型的科学选24G显存的单核RTX4090上顺利运行并达到良好效果，证明了该方法在资源管理和模型优[0043](4)本发明的适应性强：本发明基于现有的大型预训练语言模型(如Platypus2_7XN表示不同的选项；8索导致的检索文档信息量大。为了有效整合这些信息并与选择题的问题及答案一起加工，序列：Attention机制和精细化的决策层，能够在海量的信息中准确地识别和提取对回答问题最9[0087]在完成所有N个思维链的评分和排序后，进行多思维链投票表决。对每个答案选[0091]本发明通过这种多思维链投票表决机制，模型综合

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