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基于低秩适应和token剪枝的复杂动态系统多任务模型微调方法 

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申请/专利权人:同济大学

摘要:本发明公开了一种基于低秩适应和token剪枝的复杂动态系统多任务模型微调技术,包括:收集用于微调模型的标注样本并构建数据集;根据工业过程工况预测、设备异常状态检测等实际下游任务更改预训练模型的输出层;以低秩适应方法微调模型,加快微调速度;以可学习的token剪枝方法降低模型复杂度,同时保留模型对知识的理解。与传统方法相比,本方法在模型微调具有高效率、轻量化的特点。

主权项:1.基于低秩适应和token剪枝的复杂动态系统多任务模型微调方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤1、收集用于模型微调的标注数据,以滑窗切割的方式划分出一定数量的样本,各个样本经标准化后构成微调数据集;步骤2、以复杂动态系统协同控制的实际下游任务类型为依据,更改预训练模型的输出层结构;步骤3、利用标注数据,以低秩适应方法对预训练模型进行微调;步骤4、以可学习的token剪枝方法降低模型复杂度,获取复杂动态系统多任务模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 同济大学 基于低秩适应和token剪枝的复杂动态系统多任务模型微调方法

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