计算机应用

作者：孙晨伟, 侯俊利, 刘祥根, 吕建成

单位：1.四川大学 计算机学院，成都 610065；2.西南电子设备研究所，成都 610036

关键词：工程图纸,大语言模型,数据增强,多模态,提示词

基金：国家自然科学基金资助项目(62206192);国家重点研发计划项目(2024YFB3312503);四川省重大专项(2024ZDZX0003)

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。

来源：2025年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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