一种几何约束增强的大语言模型空间认知优化方法及系统
申请号:CN202510971923
申请日期:2025-07-15
公开号:CN120471180A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种几何约束增强的大语言模型空间认知优化方法及系统,采用基于几何约束增强的大语言模型对任务中的方位及空间关系进行确定;其中所述的基于几何约束增强的大语言模型具体实现包括如下:构建融合方位指令、迷宫路径规划与三维结构认知的结构化多模态训练集;在大语言模型中结合极坐标空间编码器及路径记忆与规划模块,其中所述极坐标空间编码器用于将自然语言中的方位描述动态映射为可计算的几何向量,建立文本语义与空间坐标的精确关联;所述路径记忆与规划模块用于实现路径指令的时序记忆与动态重规划;对预训练的大语言模型进行基于分阶段参数更新策略的监督微调以及直接偏好优化;并采用多维度测试框架量化评估。
技术关键词
迷宫路径
记忆
编码器
Prim算法
文本
分阶段
动态路径规划
策略
多模态
广度优先搜索
三维结构
参数
训练集
自然语言
门控循环单元
归一化算法
指令
双线性