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摘要：本公开涉及人工智能领域，提供一种基于卷积的大模型微调加速方法及装置，所述方法包括：获取经过预训练的大模型和微调训练数据；在所述大模型的自注意力模块中引入卷积模块，得到初始微调模型；在固定所述大模型的参数的条件下，利用所述微调训练数据，对所述初始微调模型进行训练，得到微调训练模型；基于所述微调训练模型，得到经过微调的大模型。本公开可以解决对大模型进行微调训练可能会遇到训练内存占用高、训练速度慢、预训练知识遗忘的问题，实现模型对微调训练数据的加速学习，优化模型在微调训练数据所属的任务或领域中的表现。
主权项：1.一种基于卷积的大模型微调加速方法，其特征在于，所述方法包括：获取经过预训练的大模型和微调训练数据，其中，所述大模型包括自注意力模块，所述微调训练数据包括训练样本以及对所述训练样本的标注信息，所述训练样本包括图像数据，所述大模型为视觉大模型或多模态大模型；在所述自注意力模块中引入卷积模块，得到初始微调模型，其中，所述卷积模块的通道数量与所述自注意力模块的注意力头的数量相同，并且所述卷积模块的卷积分组数量与所述注意力头的数量相同；在固定所述大模型的参数的条件下，利用所述微调训练数据，对所述初始微调模型进行训练，得到微调训练模型；基于所述微调训练模型，得到经过微调的大模型。
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百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于卷积的大模型微调加速方法及装置
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