CN117633174A - 一种基于多个大模型对话的表决共识系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及大模型对话技术领域，具体公开了一种基于多个大模型对话的表决共识系统，包括如下步骤，S1：构建模型，搭建多组LLM大语言模型，S2：用户提问，将问题传递至所有搭建好的LLM大语言模型中，各个LLM大语言模型均对用户问题进行回复，S3：模型回复打分，各个LLM大语言模型将各个回复分别传递至除自身以外的其他LLM大语言模型中，要求对方对此回复进行打分，S4：回复用户，获取最高分的回复作为最终回复反馈给用户，LLM大语言模型至少搭建有三组或三组以上，该基于多个大模型对话的表决共识系统，通过设置多个LLM大语言模型达成共识的方式，能够有效降低人工智能答非所问与一本正经胡说八道的可能性，提升用户体验。

Description

一种基于多个大模型对话的表决共识系统
技术领域
本发明涉及大模型对话技术领域，尤其涉及一种基于多个大模型对话的表决共识系统。
背景技术
大模型是大规模语言模型的简称，它被训练成理解和生成人类语言，随着人工智能技术的快速发展，大模型对话成为了自然语言处理领域的研究热点之一，大模型对话是指基于深度学习的模型，通过对海量的对话数据进行训练，使得模型能够生成具有语义和逻辑连贯性的自然语言回复。
人工智能是基于大数据统计，按照概率学来生成信息的，这也导致了人工智能在回复用户提问时难免会出现答非所问的情况，甚至还可能一本正经的胡说八道，影响用户体验，需要对此进行改进，为此，提供一种基于多个大模型对话的表决共识系统。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种能够降低人工智能答非所问与一本正经胡说八道可能性，提升用户体验的基于多个大模型对话的表决共识系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于多个大模型对话的表决共识系统，包括如下步骤：
S1：构建模型，搭建多组LLM大语言模型(模型A、模型B···模型N)；
S2：用户提问，将问题传递至所有搭建好的LLM大语言模型中，各个LLM大语言模型均对用户问题进行回复；
S3：模型回复打分，各个LLM大语言模型将各个回复分别传递至除自身以外的其他LLM大语言模型中，要求对方对此回复进行打分；
S4：回复用户，获取最高分的回复作为最终回复反馈给用户。
优选的，在所述S1中，LLM大语言模型至少搭建有三组或三组以上。
优选的，在所述S1中，LLM大语言模型型号不做严格要求，可设置为开源的Baichuan2-7b、ChatGLM2-6B。
优选的，在所述S3中,不支持对回复打分的LLM语言大模型通过进行认可回复，回复表达是否认可。
优选的，认可回复设置为“非常认可、认可以及不认可”三种回复方式。
优选的，统计“非常认可、认可、不认可”出现的权重分数，“非常认可＝2、认可＝1、不认可＝-1”，以最终最高分的回复作为最终回复反馈给提问用户。
综上所述，与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中通过设置多个LLM大语言模型达成共识的方式，可以提高对用户问题表决的精确性，从而解决传统问答系统中包含的大量错误和误解的问题，能够有效降低人工智能答非所问与一本正经胡说八道的可能性，通过提供优质的产品,提升用户体验,以增强用户粘性。
2、人工智能，本发明中特指LLM大语言模型，能够提高对用户问题表决的可信度，能帮助人类做更多事情，不仅可以提高工作效率，还可以降低人工生产力成本。
附图说明
图1为本发明各个LLM大语言模型的回复传递图；
图2为本发明的工作流程结构图；
图3为本发明的回答权重表。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种基于多个大模型对话的表决共识系统，包括如下步骤：
S1：构建模型，搭建多组LLM大语言模型(模型A、模型B···模型N)；
S2：用户提问，将问题传递至所有搭建好的LLM大语言模型中，各个LLM大语言模型均对用户问题进行回复；
S3：模型回复打分，各个LLM大语言模型将各个回复分别传递至除自身以外的其他LLM大语言模型中，要求对方对此回复进行打分；
S4：回复用户，获取最高分的回复作为最终回复反馈给用户。
在所述S1中，LLM大语言模型至少搭建有三组或三组以上。
在所述S1中，LLM大语言模型型号不做严格要求，可设置为开源的Baichuan2-7b、ChatGLM2-6B。
在所述S3中,不支持对回复打分的LLM语言大模型通过进行认可回复，回复表达是否认可。
认可回复设置为“非常认可、认可以及不认可”三种回复方式。
统计“非常认可、认可、不认可”出现的权重分数，“非常认可＝2、认可＝1、不认可＝-1”，以最终最高分的回复作为最终回复反馈给提问用户。
工作原理：
使用前，搭建三组或三组以上的LLM大语言模型(模型A、模型B···模型N)，比如开源的Baichuan2-7b、ChatGLM2-6B等等，具体模型不做严格要求；
使用时，用户通过终端输入语言或者文本进行提问，问题输入方式不做具体要求，可以是多模态方式输入，用户提问后将问题传递至所有搭建好的LLM大语言模型中，各个LLM大语言模型均对用户的问题进行回复，回复后各个LLM大语言模型将各个回复分别传递至除自身以外的其他LLM大语言模型中，要求对方对此回复进行打分，设置模型A、模型B以及模型C对用户问题进行打分回复：
(1)模型A对用户问题的打分分数为100，将模型A的回复分别传递至模型B与模型C，模型B与模型C对模型A的回复打分分数为75与90，则综合得分为100+75+90＝265；
(2)模型B对用户问题的打分分数为60，将模型B的回复分别传递至模型A与模型C，型A与模型C对模型B的回复打分分数为100与95，则综合得分为60+100+95＝255；
(3)模型C对用户问题的打分分数为80，将模型C的回复分别传递至模型A与模型B，型A与模型B对模型C的回复打分分数为80与100，则综合得分为80+80+100＝280；
根据上述多组综合分数获取最高分的回复作为最终回复反馈给用户。
不支持对回复打分的LLM语言大模型通过进行认可回复，回复表达是否认可，认可回复设置为“非常认可、认可以及不认可”三种回复方式，统计“非常认可、认可、不认可”出现的权重分数“非常认可＝2、认可＝1、不认可＝-1”，以最终最高分的回复作为最终回复反馈给提问用户；
通过设置多个LLM大语言模型达成共识的方式，能够有效降低人工智能答非所问与一本正经胡说八道的可能性，提升用户体验。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于多个大模型对话的表决共识系统，其特征在于，包括如下步骤：
S1：构建模型，搭建多组LLM大语言模型（模型A、模型B···模型N）；
S2：用户提问，将问题传递至所有搭建好的LLM大语言模型中，各个LLM大语言模型均对用户问题进行回复；
S3：模型回复打分，各个LLM大语言模型将各个回复分别传递至除自身以外的其他LLM大语言模型中，要求对方对此回复进行打分；
S4：回复用户，获取最高分的回复作为最终回复反馈给用户。
2.根据权利要求1所述的一种基于多个大模型对话的表决共识系统，其特征在于，在所述S1中，LLM大语言模型至少搭建有三组或三组以上。
3.根据权利要求1所述的一种基于多个大模型对话的表决共识系统，其特征在于，在所述S1中，LLM大语言模型型号不做严格要求，可设置为开源的Baichuan2-7b、ChatGLM2-6B。
4.根据权利要求1所述的一种基于多个大模型对话的表决共识系统，其特征在于，在所述S3中,不支持对回复打分的LLM语言大模型通过进行认可回复，回复表达是否认可。
5.根据权利要求4所述的一种基于多个大模型对话的表决共识系统，其特征在于，认可回复设置为“非常认可、认可以及不认可”三种回复方式。
6.根据权利要求5所述的一种基于多个大模型对话的表决共识系统，其特征在于，统计“非常认可、认可、不认可”出现的权重分数，“非常认可=2、认可=1、不认可=-1”，以最终最高分的回复作为最终回复反馈给提问用户。
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