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申请/专利权人：蚂蚁科技集团股份有限公司
摘要：本说明书实施例披露一种大语言模型的训练方法及装置。该训练方法包括：首先，在大语言模型的目标注意力头中，分别利用查询变换矩阵、键变换矩阵和值变换矩阵处理上一层针对输入文本的输出，得到查询矩阵、键矩阵和值矩阵；然后，将所述查询矩阵压缩为全局查询向量，并对所述全局查询向量与所述键矩阵中的多个键向量分别进行融合处理，得到注意力矩阵；接着，将所述注意力矩阵压缩为全局注意力向量，并通过对所述全局注意力向量与所述值矩阵中的多个值向量分别进行融合处理，得到所述目标注意力头的输出，以确定所述大语言模型的目标输出；之后，基于所述目标输出，训练所述大语言模型。
主权项：1.一种大语言模型的训练方法，包括：在大语言模型的目标注意力头中，分别利用查询变换矩阵、键变换矩阵和值变换矩阵处理上一层针对输入文本的输出，得到查询矩阵、键矩阵和值矩阵；将所述查询矩阵压缩为全局查询向量，并对所述全局查询向量与所述键矩阵中的多个键向量分别进行融合处理，得到注意力矩阵；将所述注意力矩阵压缩为全局注意力向量，并通过对所述全局注意力向量与所述值矩阵中的多个值向量分别进行融合处理，得到所述目标注意力头的输出，以确定所述大语言模型的目标输出；基于所述目标输出，训练所述大语言模型；其中，所述训练所述大语言模型为针对所述大语言模型的第i回合迭代，所述第i回合迭代包括，用所述目标注意力头替换经过上一回合迭代后得到的大语言模型中倒数第i个注意力层中的部分注意力头，并更新所述大语言模型中后i个注意力层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 蚂蚁科技集团股份有限公司 大语言模型的训练方法及装置
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