近年来,大语言模型(LLM)在自然语言处理、计算机视觉等领域都展示出卓越的语言理解和对话能力。然而,它们常常会在专业领域中产生与正确答案不相符的推理结果。这为LLM在精确和准确的决策任务中的应用带来了重大挑战。为了解决这个问题...近年来,大语言模型(LLM)在自然语言处理、计算机视觉等领域都展示出卓越的语言理解和对话能力。然而,它们常常会在专业领域中产生与正确答案不相符的推理结果。这为LLM在精确和准确的决策任务中的应用带来了重大挑战。为了解决这个问题,提出一种规则指导的后提示词大模型(PP-LLM)生成方法。该方法通过生成后提示词可以将原问题转化为2个更容易解决的子问题,从而引入专家知识、降低任务学习难度。具体来说,使用知识指导的特定规则将监督数据集的输出部分转化为后提示词与输出部分的组合。PP-LLM方法不改变模型的训练和推理过程,并且不增加计算量。实验结果表明,PP-LLM方法显著提高了推理结果的准确性,缩小了模型预测与实际答案之间的差距,与不使用所提方法的结果相比,F1值、ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)等都有显著提高。可见,以上工作提高了LLM在专业应用上的可靠性,并为LLM生成技术提供了新的思路。展开更多
针对非圆信号测向,为了改善低信噪比时的测向性能,提出了一种基于滤波预处理和矩阵重构的测向新方法。首先,基于均值滤波提出一种平滑预处理方法,能够有效平滑低信噪比情况下的噪声成分,改善信噪比条件。然后,进一步利用信号非圆特性实...针对非圆信号测向,为了改善低信噪比时的测向性能,提出了一种基于滤波预处理和矩阵重构的测向新方法。首先,基于均值滤波提出一种平滑预处理方法,能够有效平滑低信噪比情况下的噪声成分,改善信噪比条件。然后,进一步利用信号非圆特性实现阵列扩展和矩阵重构,避免了非圆相位估计,有效降低了参数估计维度。最后,利用ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法进行测向估计。理论分析和仿真验证结果表明,所提方法估计过程简单,计算复杂度低,能够有效改善低信噪比时的测向性能,在低信噪比时相对已有方法具有更高的估计精度和估计成功概率。展开更多
文摘近年来,大语言模型(LLM)在自然语言处理、计算机视觉等领域都展示出卓越的语言理解和对话能力。然而,它们常常会在专业领域中产生与正确答案不相符的推理结果。这为LLM在精确和准确的决策任务中的应用带来了重大挑战。为了解决这个问题,提出一种规则指导的后提示词大模型(PP-LLM)生成方法。该方法通过生成后提示词可以将原问题转化为2个更容易解决的子问题,从而引入专家知识、降低任务学习难度。具体来说,使用知识指导的特定规则将监督数据集的输出部分转化为后提示词与输出部分的组合。PP-LLM方法不改变模型的训练和推理过程,并且不增加计算量。实验结果表明,PP-LLM方法显著提高了推理结果的准确性,缩小了模型预测与实际答案之间的差距,与不使用所提方法的结果相比,F1值、ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)等都有显著提高。可见,以上工作提高了LLM在专业应用上的可靠性,并为LLM生成技术提供了新的思路。
文摘针对非圆信号测向,为了改善低信噪比时的测向性能,提出了一种基于滤波预处理和矩阵重构的测向新方法。首先,基于均值滤波提出一种平滑预处理方法,能够有效平滑低信噪比情况下的噪声成分,改善信噪比条件。然后,进一步利用信号非圆特性实现阵列扩展和矩阵重构,避免了非圆相位估计,有效降低了参数估计维度。最后,利用ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法进行测向估计。理论分析和仿真验证结果表明,所提方法估计过程简单,计算复杂度低,能够有效改善低信噪比时的测向性能,在低信噪比时相对已有方法具有更高的估计精度和估计成功概率。
