本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù),更具體的說,是涉及無線蜂窩系統(tǒng)中大語言模型的應(yīng)用方法和裝置。
背景技術(shù):
1、隨著芯片算力和人工智能算法的進(jìn)步,手機(jī)等終端設(shè)備也用到了大語言模型(large?language?model,?簡稱為llm),用于文本、語音、圖像處理、無線信號處理等。這里的大語言模型一般指使用大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型,可以生成自然語言文本或理解語言文本的含義。大語言模型也可簡稱為大模型,泛指參數(shù)比較多的人工智能模型?;谑謾C(jī)的大語言模型,其參數(shù)集可以到幾億甚至幾十億量級,可以處理一些簡單的人工智能應(yīng)用。但是針對一些比較復(fù)雜的任務(wù),例如圖像的處理或者音視頻的處理,受模型、手機(jī)硬件和其他條件的限制,需要在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型的應(yīng)用(例如推理、訓(xùn)練等)。針對一種基于大語言模型的使用場景,如何權(quán)衡用戶體驗、復(fù)雜度、功耗等多個因素,在終端側(cè)和網(wǎng)絡(luò)側(cè)動態(tài)地切換大語言模型應(yīng)用是需要考慮的問題。
2、目前,將大語言模型技術(shù)引入到終端的數(shù)據(jù)處理中,研究剛剛開始,信令機(jī)制沒有確定,存在較多的優(yōu)化問題需要解決。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、有鑒于此,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:
2、一種無線蜂窩系統(tǒng)中大語言模型應(yīng)用的方法,應(yīng)用于終端的數(shù)據(jù)處理,其特征在于,包括:
3、針對一種終端中基于大語言模型的應(yīng)用,終端采用分級觸發(fā)策略動態(tài)地切換其大語言模型的應(yīng)用模式,其中分級觸發(fā)策略首先判斷終端的參數(shù)是否滿足大語言模型應(yīng)用的條件,其中參數(shù)至少包括終端剩余電量、大語言模型能否提供答案、大語言模型響應(yīng)時延。如果以上參數(shù)滿足在終端應(yīng)用大語言模型的條件,在終端進(jìn)行大語言模型的應(yīng)用。如果以上參數(shù)不滿足在終端應(yīng)用大語言模型的條件,基于網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)判斷是否可以在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用,其網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)至少包括終端的數(shù)據(jù)傳輸費用和數(shù)據(jù)傳輸時延。如果網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)滿足在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用的條件,終端將數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用。在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用的過程中,終端隨時監(jiān)測自身參數(shù),判斷終端的參數(shù)是否滿足大語言模型應(yīng)用的條件,如果滿足在終端應(yīng)用大語言模型的條件,動態(tài)地切回到在終端應(yīng)用大語言模型。
4、該方法包括,基于大語言模型的應(yīng)用,至少包括:用于文本總結(jié)、語言翻譯、音頻優(yōu)化、視頻優(yōu)化或者無線信號處理的大語言模型的訓(xùn)練、學(xué)習(xí)和推理。
5、該方法進(jìn)一步包括,判斷終端的參數(shù)是否滿足大語言模型應(yīng)用的條件,至少包括:首先終端剩余電量大于第一種特定閾值;其次大語言模型能夠在預(yù)計時間內(nèi)提供答案。
6、該方法還進(jìn)一步包括,基于網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)判斷是否可以在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用,至少包括:首先終端的數(shù)據(jù)傳輸費用小于第二種特定閾值;其次終端的數(shù)據(jù)傳輸時延小于第三種特定閾值。
7、該方法還進(jìn)一步包括,終端隨時監(jiān)測自身的參數(shù),判斷終端的參數(shù)是否滿足大語言模型應(yīng)用的條件,其判斷條件至少包括:首先終端剩余電量大于第一種特定閾值;其次大語言模型能夠在預(yù)計時間內(nèi)提供答案。
8、一種無線蜂窩系統(tǒng)中的大語言模型應(yīng)用的處理裝置,應(yīng)用于終端的數(shù)據(jù)處理,其特征在于,包括:針對一種終端中基于大語言模型的應(yīng)用,終端采用分級觸發(fā)策略動態(tài)切換其大語言模型的應(yīng)用模式,其中分級觸發(fā)策略首先判斷終端的參數(shù)是否滿足大語言模型應(yīng)用的條件,其中參數(shù)至少包括終端剩余電量、大語言模型能否提供答案、大語言模型響應(yīng)時延。如果以上參數(shù)滿足在終端應(yīng)用大語言模型的條件,在終端進(jìn)行大語言模型的應(yīng)用。如果以上參數(shù)不滿足在終端應(yīng)用大語言模型的條件,基于網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)判斷是否可以在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用,其網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)至少包括終端的數(shù)據(jù)傳輸費用和數(shù)據(jù)傳輸時延。如果網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)滿足在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用的條件,終端將數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用。在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用的過程中,終端隨時監(jiān)測自身參數(shù),判斷終端的參數(shù)是否滿足大語言模型應(yīng)用的條件,如果滿足在終端應(yīng)用大語言模型的條件,動態(tài)地切回到在終端應(yīng)用大語言模型。
9、經(jīng)由上述的技術(shù)方案可知,與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明實施例公開了一種無線蜂窩系統(tǒng)中的大語言模型應(yīng)用的方法,方法包括:針對一種終端中基于大語言模型的應(yīng)用,終端采用分級觸發(fā)策略動態(tài)地切換其大語言模型的應(yīng)用模式,其中分級觸發(fā)策略首先判斷終端的參數(shù)是否滿足大語言模型應(yīng)用的條件,其中參數(shù)至少包括終端剩余電量、大語言模型能否提供答案、大語言模型響應(yīng)時延。如果以上參數(shù)滿足在終端應(yīng)用大語言模型的條件,在終端進(jìn)行大語言模型的應(yīng)用。如果以上參數(shù)不滿足在終端應(yīng)用大語言模型的條件,基于網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)判斷是否可以在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用,其網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)至少包括終端的數(shù)據(jù)傳輸費用和數(shù)據(jù)傳輸時延。如果網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)滿足在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用的條件,終端將數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用。在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用的過程中,終端隨時監(jiān)測自身參數(shù),判斷終端的參數(shù)是否滿足大語言模型應(yīng)用的條件,如果滿足在終端應(yīng)用大語言模型的條件,動態(tài)地切回到在終端應(yīng)用大語言模型。
1.一種無線蜂窩系統(tǒng)中大語言模型應(yīng)用的方法,應(yīng)用于終端的數(shù)據(jù)處理,其特征在于,包括:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種無線蜂窩系統(tǒng)中大語言模型應(yīng)用的方法,其特征在于,所述的基于大語言模型的應(yīng)用,至少包括:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種無線蜂窩系統(tǒng)中大語言模型應(yīng)用的方法,其特征在于,所述的判斷終端的參數(shù)是否滿足大語言模型應(yīng)用的條件,至少包括:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種無線蜂窩系統(tǒng)中大語言模型應(yīng)用的方法,其特征在于,所述的基于網(wǎng)絡(luò)側(cè)參數(shù)判斷是否可以在網(wǎng)絡(luò)側(cè)進(jìn)行大語言模型應(yīng)用,至少包括:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種無線蜂窩系統(tǒng)中大語言模型應(yīng)用的方法,其特征在于,所述的終端隨時監(jiān)測自身參數(shù),判斷終端的參數(shù)是否滿足大語言模型應(yīng)用的條件,至少包括:
6.一種無線蜂窩系統(tǒng)中的大語言模型應(yīng)用的處理裝置,應(yīng)用于終端的數(shù)據(jù)處理,其特征在于,包括: