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摘要：本申请提供一种模型训练方法、模型推理方法和装置，涉及人工智能技术领域，包括：基于当前步长对当前长度的输入文本对应的键值缓存进行分块；基于当前权重阈值以及所述键值缓存的各个分块对模型推理结果的影响权重，对各个分块进行筛选；对所述当前步长和所述当前权重阈值进行调整，确定步长设定值和权重阈值设定值；所述步长设定值和所述权重阈值设定值用于在模型推理阶段对所述当前长度的输入文本对应的键值缓存进行分块和筛选。本申请提供的方法和装置，使得大语言模型在进行推理时可以减少显存占用量同时保证模型推理的精度，提高了大语言模型对长文本的处理能力。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：基于当前步长对当前长度的输入文本对应的键值缓存进行分块；基于当前权重阈值以及所述键值缓存的各个分块对模型推理结果的影响权重，对各个分块进行筛选；对所述当前步长和所述当前权重阈值进行调整，确定步长设定值和权重阈值设定值；其中，所述步长设定值和所述权重阈值设定值用于在模型推理阶段对所述当前长度的输入文本对应的键值缓存进行分块和筛选。
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百度查询： 上海壁仞科技股份有限公司 模型训练方法、模型推理方法和装置
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