龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
申请日：2024-04-18
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261225A
主分类号：G06N3/08
分类号：G06N3/08;G06N3/048;G06F40/295
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本说明书实施例涉及多任务大语言模型训练方法及装置，大语言模型包括已训练好的目标网络层，和用于对目标网络层进行旁路训练的适配器，方法包括：首先，获取针对若干任务类型对适配器进行训练得到的第一适配器；然后，获取多条归属于目标任务类型的文本训练数据；目标任务类型不同于若干任务类型中的任一任务类型；接下来，将待训练的掩码矩阵作用于第一适配器，然后与待训练的第二适配器组合，得到组合适配器；然后，将多条文本训练数据输入到包含组合适配器的大语言模型中，根据大语言模型的输出，调整第二适配器与掩码矩阵中的参数；最后，将训练完成的掩码矩阵作用于第一适配器，然后与训练完成的第二适配器相加，作为新的第一适配器。
主权项：1.一种多任务大语言模型训练方法，所述大语言模型包括已训练好的目标网络层，和用于对目标网络层进行旁路训练的适配器，所述方法包括：获取针对若干任务类型对所述适配器进行训练得到的第一适配器；获取多条归属于目标任务类型的文本训练数据；所述目标任务类型不同于所述若干任务类型中的任一任务类型；将待训练的掩码矩阵作用于所述第一适配器，然后与待训练的第二适配器组合，得到组合适配器；将所述多条文本训练数据输入到包含所述组合适配器的大语言模型中，根据大语言模型的输出，调整所述第二适配器与所述掩码矩阵中的参数；将训练完成的掩码矩阵作用于所述第一适配器，然后与训练完成的第二适配器相加，作为新的第一适配器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 支付宝(杭州)信息技术有限公司 多任务大语言模型训练方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号