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申请/专利权人：智慧眼科技股份有限公司
摘要：本申请公开了一种用于语言模型对齐的向量量化方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：初始化输入码本和输出码本；基于输入向量在多个输入码本向量中进行相似度搜索，根据相似度降序获得预设数量的输入码本向量下标；根据预设数量的输入码本向量下标在输出码本中对应获取预设数量的输出码本向量下标；对预设数量的输出码本向量下标对应的预设数量的输出码本向量进行累加，获得输出向量，输出向量用于输入目标大语言模型。如此，采用两个码本，通过输入码本将输入向量进行压缩，再通过输出码本来与下游的大语言模型进行匹配，那么对于不同的大语言模型，仅需更换对应的输出码本即可实现匹配，从而提高与大语言模型的适配能力。
主权项：1.一种用于语言模型对齐的向量量化方法，其特征在于，所述方法包括：初始化输入码本和输出码本；所述输入码本包括多个输入码本向量，所述输出码本包括多个输出码本向量；所述输入码本中输入码本向量的数量与所述输出码本中输出码本向量的数量相同；所述输入码本中输入码本向量下标与所述输出码本中输出码本向量下标一一对应；基于输入向量在所述多个输入码本向量中进行相似度搜索，根据相似度降序获得预设数量的输入码本向量下标，所述预设数量的输入码本向量下标用于表征压缩编码后的输入向量；根据所述预设数量的输入码本向量下标在所述输出码本中对应获取预设数量的输出码本向量下标；对所述预设数量的输出码本向量下标对应的所述预设数量的输出码本向量进行累加，获得输出向量，所述输出向量用于表征对所述压缩编码后的输入向量进行解压解码获得的向量，所述输出向量用于输入目标大语言模型，所述目标大语言模型为与所述输出码本适配的大语言模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 智慧眼科技股份有限公司 一种用于语言模型对齐的向量量化方法、装置、电子设备及存储介质
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