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申请/专利权人：中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心有限公司
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296142A
主分类号：G06F16/35
分类号：G06F16/35;G06F18/23;G06F18/213;G06F40/30;G06F40/284;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明提供一种大型语言模型微调中适配器选择方法、装置和设备，其中方法包括：确定待选的各个适配器，并获取各个适配器的训练文本；对各个适配器的训练文本进行聚类，得到各个适配器对应的聚类簇，并确定各个聚类簇对应的聚类中心；基于各个聚类中心，以及大型语言模型对应的下游任务的输入文本，从待选的各个适配器中确定目标适配器，克服了传统方案中大型语言模型在面对具体的下游任务微调训练时，需要手动选择对应下游任务的适配器，不仅耗时费力，而且难以确定出最优适配器，导致模型性能下降的缺陷，实现了适配器的自动选择，避免人为干预，能够高效利用已有的多种适配器，在下游任务上实现模型性能的最优化，增强了模型的灵活性和实用性。
主权项：1.一种大型语言模型微调中适配器选择方法，其特征在于，包括：确定待选的各个适配器，并获取所述各个适配器的训练文本；所述待选的各个适配器基于大型语言模型对应的下游任务确定；对所述各个适配器的训练文本进行聚类，得到所述各个适配器对应的聚类簇，并确定各个聚类簇对应的聚类中心；基于各个聚类中心，以及所述大型语言模型对应的下游任务的输入文本，从所述待选的各个适配器中确定目标适配器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心有限公司 一种大型语言模型微调中适配器选择方法、装置和设备
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