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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明属于语言模型压缩技术领域，提供了一种用于Transformer模型的集成压缩方法及系统，包括获取输入语料，并将输入语料预处理为嵌入矩阵；利用线性评分函数为每个嵌入向量分配得分；将嵌入向量按照得分降序排列后以特定的形式配对放入锦标赛中，将每一次配对后的嵌入向量融合生成新嵌入向量和得分，参与下一次的配对，并确保嵌入向量在传递到下一次时保持相对位置不变，最终得到k个嵌入向量。本发明通过动态调整模型各层的标记表示，突破了传统技术的静态限制，提高了模型的性能和训练速度。
主权项：1.一种用于Transformer模型的集成压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：获取输入语料，并将输入语料预处理为嵌入矩阵；利用线性评分函数为每个嵌入向量分配得分；将嵌入向量按照得分降序排列后以特定的形式配对放入锦标赛中，将每一次配对后的嵌入向量融合生成新嵌入向量和得分，参与下一次的配对，并确保嵌入向量在传递到下一次时保持相对位置不变，最终得到k个嵌入向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 一种用于Transformer模型的集成压缩方法及系统
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