梧桐杯初赛入围（人工智能赛道） 15 / 100

🕗 发布于 2024-11-16 14:57 人工智能

复盘与思考

参赛队伍多达600，我们队能在如此大的竞争下脱颖而出成为最终入围的15支队伍之一，是万万没想到的。官方也没想到有这么多队伍，我们更没想到第一次参加这类比赛就能进复赛hh
思来想去，我觉得大概是我们项目的创新点与相关配图比较出彩。创新点是近几月热门的RAG+知识图谱，而配图能够充分展现项目结构（也就是看起来很复杂hh）

创意简介

本项目开发了一套先进的医疗问答系统，该系统融合了 Reinforced Attention Generator (RAG) 技术与大模型，旨在通过精确的知识检索和问答生成技术，显著提升心理健康咨询系统的性能技术方案上，项目依托于 PyTorch 深度学习框架，采用自定义的模型标注策略对心理健康专业数据进行精细标注，并通过提示词工程技术优化用户查询，以增强系统的交互性和准确性。创新性地，本项目利用 RAG 技术强化了问答系统的上下文理解能力，通过从权威心理健康网站和公开论坛中筛选的数据集进行模型微调，有效解决了大模型在心理健康咨询领域应用的可靠性问题。这一技术突破不仅提升了系统的咨询性能，而且为大模型在心理健康领域的应用开辟了新的路径。在社会和商业价值方面，本项目的实施将提供高效、低成本的心理健康咨询服务，促进心理健康知识的普及，并为相关机构带来新的服务模式和收入来源。展望未来，随着社会对心理健康重视程度的提升和数字健康服务需求的增长，该项目预计将拥有广阔的应用前景和市场潜力，有望进一步扩展至更广泛的健康服务领域，成为推动行业发展的关键力量

技术方案

一、技术框架与核心组件
1.技术框架概览
本项目基于PyTorch深度学习框架进行开发，选择PyTorch作为核心技术框架的原因主要在于其以下几个显著优势：

卓越的灵活性：PyTorch提供了动态计算图（Dynamic Computation Graph），这使得在模型构建和调试过程中能够更加灵活地处理复杂的计算流程。动态图机制允许我们在运行时修改网络结构，从而极大地提高了实验的灵活性和效率。
强大的社区支持：PyTorch拥有一个活跃的开发者和研究者社区，为使用者提供了丰富的资源、工具和库。这意味着在遇到问题时，我们可以更容易地找到解决方案，同时也能够及时获取到最新的研究成果和技术动态。
高度可定制的API：PyTorch的API设计简洁且易于理解，使得开发者能够轻松地自定义模型和层。这种高度可定制的特性使得我们在实现复杂网络结构和算法时更加得心应手。

2.核心技术组件

深度学习框架（PyTorch）：
我们将利用PyTorch构建包括CNN、RNN和Transformer在内的多种神经网络结构，以适应不同的数据处理需求。
自定义模型标注策略：
我们采用了一种创新的标注策略，结合了主动学习和半监督学习技术，旨在提高数据标注的效率和准确性。
提示词工程技术：
通过先进的NLP技术，我们能够解析用户查询的深层含义，优化查询过程，提升系统的互动性和响应质量。
RAG技术：
我们将RAG技术融入问答系统，以增强模型对上下文的理解能力，确保在提供答案时能够综合考虑相关的外部知识。
模型微调策略：
采用迁移学习技术，我们针对心理健康领域的专业数据对模型进行微调，以提高其在特定领域的表现。

二、关键技术细节

模型选择与微调
预训练模型选择：

我们选择Qwen2.5作为底座模型，这是一款融合了最前沿人工智能技术的先进自然语言处理框架。该模型基于先进的Transformer架构，采用了层叠的编码器-解码器结构，并通过大规模的预训练策略，实现了对语境深层次的理解和长距离依赖关系的捕捉。Qwen2.5模型引入了自适应的预训练目标函数，如双向语言模型（BERT）和生成式预训练（GPT），配合跨模态学习能力和自监督学习技术，使得模型在处理诸如命名实体识别、语义角色标注、多语言机器翻译等复杂NLP任务时表现出色。此外，Qwen2.5模型通过动态掩码和位置嵌入技术，增强了序列建模能力，同时利用了层归一化和残差连接来优化梯度传播，确保了在数亿参数规模下的训练稳定性和收敛速度，为用户提供了一个高度专业化、可扩展且性能卓越的语言处理解决方案。
-数据集准备：
为了进行微调，我们收集并整理了一个与目标领域（例如心理健康）相关的高质量数据集。数据集包括文本、语音、图像等多模态数据，以适应Qwen2.5底座模型的多功能性。
数据预处理：
对数据集进行清洗、归一化和增强处理，确保数据的质量和多样性。具体步骤包括：
- 文本数据：进行分词、去停用词、词干提取等处理。
- 语音数据：进行降噪、静音检测、特征提取等处理。
- 图像数据：进行缩放、裁剪、翻转等数据增强操作。
  模型结构调整：
根据目标领域的特点，对Qwen2.5底座模型的网络结构进行适当调整，包括但不限于：
- 调整网络层数和神经元数量。
- 添加或移除特定类型的网络层，如卷积层、循环层等。
- 调整激活函数和正则化策略。
  微调策略：
采用以下策略对Qwen2.5底座模型进行微调：
- 冻结部分层：为了防止过拟合，我们选择性地冻结预训练模型的部分层，仅对顶层或特定层进行训练。
- 学习率调整：使用较小的学习率进行微调，以避免破坏预训练模型已学习到的特征。
- 损失函数优化：根据任务需求，选择合适的损失函数，如交叉熵损失、均方误差等。
  训练过程：
微调训练过程包括以下步骤：
- 使用准备好的数据集对模型进行训练。
- 监控训练过程中的损失值和准确率，及时调整训练策略。
- 定期在验证集上评估模型性能，以防止过拟合。
  模型评估与优化：
在微调完成后，对模型进行全面的评估，包括准确率、召回率、F1分数等指标。根据评估结果，进一步优化模型结构和参数。
通过上述微调技术细节的实施，Qwen2.5底座模型将更好地适应心理健康的需求，提高在实际应用中的性能表现。

梧桐杯初赛入围（人工智能赛道） 15 / 100

复盘与思考

创意简介

技术方案

相关配图

相关文章