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申请/专利权人：广东电网有限责任公司
摘要：本发明提出了基于NLP大模型的模型训练方法，方法包括：基于深度学习构建一个可变形态模型；设计增强学习算法，实施动态奖励机制实现自适应反馈，根据可变形态模型的实时表现调整奖励和惩罚；引入元学习策略，设计高维任务适应器对可变形态模型进行训练；根据元学习策略训练后的可变形态模型，设计使用任务相关性分数调整任务间的优先级和相关性，再动态调整训练资源分配实现多任务优化；对已训练好的可变形态模型实施对抗性多语言学习方法，用于促进高资源语言到低资源语言的知识迁移。本发明系统性地构建了一个高效且自适应的多任务、多语言NLP模型训练系统，实现确保了模型在训练、优化及应用阶段的连续性和协同性。
主权项：1.基于NLP大模型的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：S1、基于深度学习构建一个可变形态模型；S2、设计增强学习算法，实施动态奖励机制实现自适应反馈，根据可变形态模型的实时表现调整奖励和惩罚；S3、引入元学习策略，设计高维任务适应器对可变形态模型进行训练；S4、根据元学习策略训练后的可变形态模型，设计使用任务相关性分数调整任务间的优先级和相关性，再动态调整训练资源分配实现多任务优化；S5、对已训练好的可变形态模型实施对抗性多语言学习方法，用于促进高资源语言到低资源语言的知识迁移；所述方法还包括以下至少0个步骤：A、建立一个周期性评估机制，定期评估可变形态模型在各项任务和语言上的表现，并基于评估结果调整训练策略；B、设计一个实时监控系统，实时跟踪可变形态模型的输出质量和处理效率，自动识别潜在的问题并触发训练调整；C、创建一个模型部署框架，支持可变形态模型的无缝迁移至商业环境和平台。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司 基于NLP大模型的模型训练方法
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