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一种基于混合专家模型的语言模型改进结构的方法及系统 

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申请/专利权人:山东浪潮科学研究院有限公司

摘要:本发明提出一种基于混合专家模型的语言模型改进结构的方法及系统,属于人工智能技术领域,包括获取待调整的混合专家模型,并进行硬件资源的配置;准备微调数据集;设计根据任务自适应的门控网络结构;引入z‑loss惩罚函数和采用专家竞争机制方法改进混合专家模型结构并在混合专家模型微调过程中内置动态调整专家容量因子,最终优化Tokens分配到专家精准度,减少过拟合风险,并有效均衡各专家在处理任务时的负载,从而提升模型在新场景下的泛化能力和资源利用效率。

主权项:1.一种基于混合专家模型的语言模型改进结构的方法,其特征在于,包括:获取待调整的混合专家模型,并进行硬件资源的配置;准备微调数据集;设计根据任务自适应的门控网络结构;所述门控网络结构引入z-loss惩罚函数,用于减少门控网络中大数值logits的影响;采用专家竞争机制和在模混合专家模型微调过程中内置动态调整专家容量因子来平衡专家的选择;通过LoRA技术微调混合专家模型,实现对新任务的快速适应和性能提升。

全文数据:

权利要求:

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