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申请/专利权人：上海创先泰克教育科技有限公司
摘要：本发明公开了一种大模型增量训练方法、系统、设备及介质，涉及人工智能技术领域；其中方法包括：按照预设分类比率对训练数据集进行分块处理，获得多个delta单位的小型数据集；以delta单位加载所述小型数据集进行模型训练，并对当前加载的小型数据集进行计数编号，保存与当前编号相对应的模型权重；若所述模型训练发生中断，则在重启训练时读取最后编号或预设编号所对应的小型数据集和模型权重以恢复训练现场。本发明所提供的方法，能够在模型训练中断后快速恢复训练现场，并且可以在训练过程中进行增量训练。
主权项：1.一种大模型增量训练方法，其特征在于，包括：按照预设分类比率对训练数据集进行分块处理，获得多个delta单位的小型数据集；以delta单位加载所述小型数据集进行模型训练，并对当前加载的小型数据集进行计数编号，保存与当前编号相对应的模型权重；若所述模型训练发生中断，则在重启训练时读取最后编号或预设编号所对应的小型数据集和模型权重以恢复训练现场。
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百度查询： 上海创先泰克教育科技有限公司 一种大模型增量训练方法、系统、设备及介质
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