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申请/专利权人：国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要：本发明公开了一种电力垂直领域的多模态大模型训练优化方法及装置，涉及电力行业垂域大模型训练技术领域。本发明将剪枝方法注入多模态大模型完成电力垂直领域业务场景的训练，解决大模型训练时权重参数量大、显存要求高、训练时间长和计算资源要求高等问题，通过低秩微调方法对剪枝后的多模态大模型进行微调训练，对剪枝导致的模型精度损失进行补偿，既可以压缩模型大小，使其更适合训练和部署，又能保持大模型强大的泛化能力，得到易于部署的电力领域多模态大模型。
主权项：1.一种电力垂直领域的多模态大模型训练优化方法，其特征在于，包括：获取电力垂直业务场景的多模态数据，组成图片和文本数据对，作为训练样本；根据训练样本资源和计算资源确定适用于电力垂直业务场景的预训练大语言模型和预训练视觉模型，融合所述预训练大语言模型和所述预训练视觉模型，得到多模态大模型；确定剪枝准则和剪枝方法，根据所述剪枝准则和剪枝方法对所述多模态大模型进行剪枝处理；通过所述训练样本对剪枝后的所述多模态大模型进行低秩微调训练，得到电力垂直领域的多模态大模型。
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权利要求：
百度查询： 国网四川省电力公司电力科学研究院 一种电力垂直领域的多模态大模型训练优化方法及装置
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