【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于知识蒸馏的人机交互方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将一个复杂模型(教师模型)学到的知识迁移到一个轻量级模型(学生模型)上，以实现模型压缩和加速。
2、当前的人机对话场景中，通常采用生成式大语言模型(gllms)作为对话生成的核心，以实现与用户的多轮对话。在专业领域的对话场景中，为解决大模型对专业知识的缺失问题，通常会构建结构化的专业知识库。整个对话系统流程中，会设计多次调用生成式大模型和知识库检索的流程。然而，大型语言模型通常包含数十亿甚至数百亿个参数,这使得它们的模型文件大小高达几十gb。加载和存储这些庞大的模型需要大量内存和存储资源，给人机交互所需的硬件环境带来了很大压力。需要一种新的技术手段解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于解决人机交互所需的硬件成本高的技术问题。
2、本专利技术第一方面提供了一种基于知识蒸馏的人机交互方法，所述基于知识蒸馏的人机交互方法包括：
3、在预先训练的教师模型输出的软标签集合中提取预设数量的软标签，得到知识信息；
4、根据预设的质量标准参数，对所述知识信息执行筛选操作，得到目标知识信息；
5、根据所述目标知识信息，对预设的学生模型执行蒸馏训练，并判断所述软标签集合是否还存在待提取软标签；
6、若所述软标签集合不存在所述待提取软标签，将所述学生模型作为目标学生模型；
...【技术保护点】
1.一种基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述基于知识蒸馏的人机交互方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述判断所述软标签集合是否还存在待提取软标签的步骤之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述根据所述目标知识信息，对预设的学生模型执行蒸馏训练，并判断所述软标签集合是否还存在待提取软标签的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述根据预设的质量标准参数，对所述知识信息执行筛选操作，得到目标知识信息的步骤之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述根据所述目标知识信息，对预设的学生模型执行蒸馏训练，并判断所述软标签集合是否还存在待提取软标签的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述定期获取所述学生模型的性能参数的步骤包括：
7.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述
8.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述在预先训练的教师模型输出的软标签集合中提取预设数量的软标签，得到知识信息的步骤包括：
9.一种基于知识蒸馏的人机交互设备，其特征在于，所述基于知识蒸馏的人机交互设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的基于知识蒸馏的人机交互方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述基于知识蒸馏的人机交互方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述判断所述软标签集合是否还存在待提取软标签的步骤之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述根据所述目标知识信息，对预设的学生模型执行蒸馏训练，并判断所述软标签集合是否还存在待提取软标签的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述根据预设的质量标准参数，对所述知识信息执行筛选操作，得到目标知识信息的步骤之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的基于知识蒸馏的人机交互方法，其特征在于，所述根据所述目标知识信息，对预设的学生模型执行蒸馏训练，并判断所述软标签集合是否还存在待提取软标签的步骤包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾昊，罗傲，文博，刘云峰，朱明仁，孟家邑，
申请(专利权)人：深圳追一科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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