WO2025093339 - HIERARCHICAL LANGUAGE MODEL SYSTEM FOR OPTIMIZED QUERY RESPONSE GENERATION

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2025/093339
Publication Date 08.05.2025
International Application No. PCT/EP2024/079611
International Filing Date 20.10.2024
Title **
[English] HIERARCHICAL LANGUAGE MODEL SYSTEM FOR OPTIMIZED QUERY RESPONSE GENERATION
[French] SYSTÈME DE MODÈLE DE LANGAGE HIÉRARCHIQUE POUR GÉNÉRATION DE RÉPONSES OPTIMISÉES À UNE INTERROGATION
Applicants **
IP MIND LTD
Inventors
GILL, Sharaz
NAIDU, Deepal
Priority Data
2316605.1   30.10.2023   GB
Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
Number of Multi-Dependent Claims *
Number of Drawings *
Pages for Publication *
Number of Pages with Drawings *
Pages of Specification *
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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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译文

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2331
EPO Filing, Examination, Granting13976
Japan Filing, Examination, Granting2531
South Korea Filing, Examination, Granting2899
USA Filing, Examination, Granting5740
MasterCard Visa
Total: 27,477

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Abstract[English] A hierarchical language model system is disclosed for generating optimal responses to user queries. The system comprises multiple lower-level large language models (LLLMs) that are domain-specific models trained on particular datasets to generate proposed responses. At least one LLLM is a finetuned model for a specialized domain. The system also includes a higher-level language model (HLLM) that analyzes the proposed responses from the LLLMs based on criteria such as relevance, accuracy, redundancy, and domain relevance. The HLLM uses algorithms to select the best response or synthesize an optimal response by combining elements of multiple proposals. This allows customizing the response by identifying and integrating the most salient information from different LLLMs. An adaptive learning component allows refining the HLLM's selection strategy over time based on user feedback. The hierarchical ensemble approach balances the breadth of general models with the depth of domain-specific understanding. By orchestrating specialized lower-level models with an overarching higher-level model, the system delivers accurate, nuanced, and consistent responses across a wide spectrum of user queries.[French] La présente invention concerne un système de modèle de langage hiérarchique pour générer des réponses optimales à des interrogations d'utilisateur. Le système comprend de multiples grands modèles de langage de niveau inférieur (LLLM) qui sont des modèles spécifiques à un domaine entraînés sur des ensembles de données particuliers pour générer des réponses proposées. Au moins un modèle LLLM est un modèle affiné pour un domaine spécialisé. Le système inclut également un modèle de langage de niveau supérieur (HLLM) qui analyse les réponses proposées par des modèles LLLM sur la base de critères tels que la pertinence, la précision, la redondance et la pertinence de domaine. Le modèle HLLM utilise des algorithmes pour sélectionner la meilleure réponse ou pour synthétiser une réponse optimale en combinant des éléments de multiples propositions. Ceci permet de personnaliser la réponse en identifiant et en intégrant les informations les plus saillantes fournies par différents modèles LLLM. Un composant d'apprentissage adaptatif permet d'affiner la stratégie de sélection du modèle HLLM dans le temps sur la base de retours d'utilisateur. L'approche avec un ensemble hiérarchique équilibre la largeur de modèles généraux avec la profondeur de compréhension spécifique au domaine. En orchestrant des modèles de niveau inférieur spécialisés avec un modèle de niveau supérieur global, le système délivre des réponses précises, nuancées et cohérentes pour un large spectre d'interrogations d'utilisateur.