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文档简介

本申请提出了一种基于反向提示的预训练提示文本输入至大规模预训练模型中进行文本分数从高到低的顺序选择预设个数的候选语句2步骤S1：将初始提示文本输入至大规模预训练模型中进步骤S2：对所述多个候选语句进行文本筛选，按照候步骤S3：将每一个备选语句作为下一条语句的上文输入至所述大规模预训练模型中，根据所述大规模预训练模型的当前输入语句和对应生成的多个候选语句构建多对反将所述新的文本的模型编码的向量中心与所述评估文本的向根据候选语句的分数选择预设个数的候选语句作为pp机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一3[0005]对偶过程(dualprocess)是通过输出和输入是反向前提下的输入和输出的对偶解决了现有方法输入额外与主体相关的提示对生成结果与主题相关性的提升有局限性的4[0014]根据大规模预训练模型的当前输入语句和对应生成的多个候选语句构建多对反pp5[0026]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得[0027]图1为本申请实施例一所提供的一种基于反向提示的预训练模型文本生成方法的[0028]图2为本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法的语言模型生成[0029]图3为本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法的文本生成过程[0030]图4为本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法的构建提示分本[0031]图5为本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法的筛选候选句[0032]图6为本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法的以纽约为标题[0034]下面参考附图描述本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法和[0035]图1为本申请实施例一所提供的一种基于反向提示的预训练模型文本生成方法的6[0045]根据大规模预训练模型的当前输入语句和对应生成的多个候选语句构建多对反7pp[0058]给定一个具有概率分布p的语言模型，一种简单且广泛使用的文本生成的方法是gggg8[0066]图2为本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法的语言模型生成[0068]图3为本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法的文本生成过程[0070]图4为本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法的构建提示分本9[0072]图5为本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法的筛选候选句[0074]图6为本申请实施例的基于反向提示的预训练模型文本生成方法的以纽约为标题[0076]在图灵测试(也称为模仿游戏)中，要求人类询问者区分生成的诗歌和人类诗选择人类诗歌，这表明通过反向提示+针对特定领域的标题进行自训练生成的诗歌质量对术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器[0084]本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步

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