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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

360 篇 专利
1 篇 成果

馆藏范围

361 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 信息与通信工程

主题

1 篇 语音识别
1 篇 mapreduce框架
1 篇 hadoop云计算
1 篇 查分平台
1 篇 语言模型训练

机构

22 篇 北京百度网讯科技...
13 篇 腾讯科技有限公司
8 篇 清华大学
8 篇 平安科技有限公司
8 篇 北京声智科技有限...
7 篇 科大讯飞股份有限...
7 篇 上海交通大学
7 篇 厦门快商通科技股...
6 篇 苏州思必驰信息科...
6 篇 平安国际智慧城市...
6 篇 华南理工大学
5 篇 沈阳雅译网络技术...
5 篇 阿里巴巴有限公司
5 篇 支付宝信息技术有...
4 篇 北京壹永科技有限...
4 篇 北京一览群智数据...
4 篇 智慧眼科技股份有...
4 篇 中国人民大学
4 篇 电子科技大学
4 篇 北京金山数字娱乐...

作者

8 篇 陈孝良
7 篇 肖龙源
7 篇 李稀敏
7 篇 刘晓葳
7 篇 冯大航
7 篇 俞凯
6 篇 万广鲁
6 篇 蔡振华
6 篇 孙一博
6 篇 黄际洲
5 篇 常乐
5 篇 李恬静
5 篇 王伟
5 篇 钱泓锦
5 篇 窦志成
5 篇 杜权
5 篇 朱威
4 篇 王晓龙
4 篇 张广学
4 篇 刘占亮

语言

361 篇 中文

检索条件"主题词=语言模型训练"

共 361 条记录，以下是91-100 订阅

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详细简洁

排序：

面向多任务对话的大语言模型训练方法和交互方法

面向多任务对话的大语言模型训练方法和交互方法

引用

作者：张家俊彭天宇宗成庆 100190 北京市海淀区中关村东路95号

本发明提供一种面向多任务对话的大语言模型训练方法和交互方法，其中面向多任务对话的大语言模型训练方法包括：获取通用对话数据和任务对话数据，并确定所述任务对话数据对应的任务类别和任务目标；基于所述通用对话数据，对初始大语... 详细信息

标准号: CN116821290A

本发明提供一种面向多任务对话的大语言模型训练方法和交互方法，其中面向多任务对话的大语言模型训练方法包括：获取通用对话数据和任务对话数据，并确定所述任务对话数据对应的任务类别和任务目标；基于所述通用对话数据，对初始大语言模型进行模型微调，得到第一大语言模型；基于所述任务类别和所述任务目标，对所述任务对话数据进行任务标注，得到目标对话数据；基于所述目标对话数据，对所述第一大语言模型进行模型微调，得到大语言模型，不仅在极大程度上保留了模型的闲聊交互能力，还最大限度的提升了模型的任务识别能力和任务执行能力，使其能够具备快速准确地识别任务类别和任务目标的能力，优化了模型性能。

关键词：对话数据语言模型任务类别任务目标语言模型训练微调交互能力任务识别任务执行通用标注对话保留优化

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一种语言模型训练装置及方法

一种语言模型训练装置及方法

引用

作者：袭宏 266000 山东省青岛市李沧区巨峰路201号

本发明提供一种语言模型训练装置及方法，属于语言训练技术领域，该语言模型训练装置及方法包括；语言训练设备下壳体、转槽和安装槽，转槽开设于语言训练设备下壳体的圆形槽表面，其用于挡盖在语言训练设备下壳体表面转动。安装槽开设... 详细信息

标准号: CN118098028A

本发明提供一种语言模型训练装置及方法，属于语言训练技术领域，该语言模型训练装置及方法包括；语言训练设备下壳体、转槽和安装槽，转槽开设于语言训练设备下壳体的圆形槽表面，其用于挡盖在语言训练设备下壳体表面转动。安装槽开设于语言训练设备下壳体的下内壁，其用于将麦克风设备安装在语言训练设备下壳体内，同时三个固定座通过多组滑条在防护壳内滑动，使得缓冲头在弹簧的弹性作用力下，可减少气流的流动，再均匀的经过棉质板传递到麦克风设备内，能够规避各种杂音直接声音传导在麦克风设备内，增加了用户声音的清晰度，增加语音识别系统的准确率。

关键词：语言训练设备麦克风设备下壳体语言模型训练安装槽转槽语音识别系统弹性作用力下壳体表面声音传导用户声音语言训练防护壳固定座缓冲头下内壁圆形槽滑动杂音准确率弹簧挡盖滑条棉质下壳转动体内传递流动

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基于多模态编码器的多模态大语言模型训练方法及系统

基于多模态编码器的多模态大语言模型训练方法及系统

引用

作者：曹自强秦罗政付国宏曹敏 215222 江苏省苏州市工业园区仁爱路199号

本发明公开了基于多模态编码器的多模态大语言模型训练方法及系统，涉及电子信息技术领域，包括构建多模态大语言模型训练框架由参数冻结的多模态编码器、参数冻结的大语言模型和投影层组成；训练流程包括基于多模态编码器抽取文本指令... 详细信息

标准号: CN117218498B

本发明公开了基于多模态编码器的多模态大语言模型训练方法及系统，涉及电子信息技术领域，包括构建多模态大语言模型训练框架由参数冻结的多模态编码器、参数冻结的大语言模型和投影层组成；训练流程包括基于多模态编码器抽取文本指令可知的图像Queries，生成文本回复并计算损失函数；推理流程包括基于多模态编码器抽取文本指令可知的图像Queries和基于大语言模型面向文本指令和图像Queries生成文本回复。本发明所述方法借助多模态编码器使抽取的图像特征在早期与输入的文本指令交互，使抽取的图像特征能够更精准地与输入的文本指令对齐，运用现成模型已有的知识，降低了训练成本，本发明在精准性、训练成本和扩展性方面都取得更加良好的效果。

关键词：多模态文本指令编码器抽取语言模型训练图像特征文本回复语言模型图像冻结电子信息技术计算损失函数扩展性对齐投影层构建推理

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模型训练方法和语言模型训练方法及装置

模型训练方法和语言模型训练方法及装置

引用

作者：郭明坤 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本公开提供一种模型训练方法和语言模型训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、数据生成等技术领域，可应用于模型训练、模型优化等场景下，具体实现方案包括：获取至少一种目标类别；确定每种目标类别对应的文本提... 详细信息

标准号: CN116401551A

本公开提供一种模型训练方法和语言模型训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、数据生成等技术领域，可应用于模型训练、模型优化等场景下，具体实现方案包括：获取至少一种目标类别；确定每种目标类别对应的文本提示词，文本提示词用于描述目标类别的属性；分别将每种目标类别对应的文本提示词输入数据生成模型，通过数据生成模型输出每种目标类别对应的样本数据；采用至少一种目标类别分别对应的样本数据，对AI网络进行训练，得到目标AI模型。本公开可以在前期没有训练数据的条件下，利用数据生成模型生成丰富的样本数据对AI网络进行训练，解决数据缺乏的问题。

关键词：目标类别数据生成文本提示样本数据模型训练人工智能技术语言模型训练模型生成模型优化生成模型数据缺乏训练数据网络场景输出应用学习

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大语言模型训练方法、文本处理方法及装置

大语言模型训练方法、文本处理方法及装置

引用

作者：丁佳晨 518000 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请实施例提供了一种大语言模型训练方法、文本处理方法及装置，涉及人工智能、云技术、自然语言处理及机器学习等领域。该方法包括：获取训练样本集；训练样本集包括多个训练样本；多个训练样本包括多个第一训练样本和多个第二训练... 详细信息

标准号: CN117149989B

本申请实施例提供了一种大语言模型训练方法、文本处理方法及装置，涉及人工智能、云技术、自然语言处理及机器学习等领域。该方法包括：获取训练样本集；训练样本集包括多个训练样本；多个训练样本包括多个第一训练样本和多个第二训练样本；第一训练样本为预测准确度大于预设阈值的训练样本；第二训练样本为预测准确度小于预设阈值的训练样本；基于训练样本集对初始奖励模型进行训练，得到训练好的奖励模型；基于奖励模型对预训练大语言模型进行训练，得到训练好的大语言模型。本申请实施例为训练得到具有更优性能的大语言模型提供了更加丰富、训练效果更好的数据基础，更好的满足了实际应用需求。

关键词：训练样本训练样本集语言模型准确度预设奖励语言模型训练自然语言处理人工智能机器学习数据基础文本处理训练效果应用需求预测申请

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基于神经网络的语言模型训练方法和装置

基于神经网络的语言模型训练方法和装置

引用

作者：杨铭侯翠琴张姝孙俊日本神奈川县

本发明涉及基于神经网络的语言模型训练方法和装置。该方法包括：针对训练集中的每一个目标词，利用噪声生成网络生成目标词特征和噪声词特征，其中，目标词特征和噪声词特征具有各自对应的类别标签；利用上下文神经网络提取目标词的上... 详细信息

标准号: CN108694443B

本发明涉及基于神经网络的语言模型训练方法和装置。该方法包括：针对训练集中的每一个目标词，利用噪声生成网络生成目标词特征和噪声词特征，其中，目标词特征和噪声词特征具有各自对应的类别标签；利用上下文神经网络提取目标词的上下文特征；将目标词特征、噪声词特征以及上下文特征构成训练样本输入二分类器；迭代更新噪声生成网络的参数和上下文神经网络的参数，直到二分类器的预测误差接近预定值时停止更新；以及用训练得到的上下文神经网络作为语言模型。根据本发明的方法和装置可以训练得到一种收敛速度较快同时泛化能力较好的语言模型。

关键词：目标词神经网络噪声方法和装置上下文特征语言模型噪声生成二分类语言模型训练迭代更新类别标签网络生成训练样本预测误差预定值时收敛更新网络

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快速融合多语言能力的大语言模型训练方法、系统及设备

快速融合多语言能力的大语言模型训练方法、系统及设备

引用

作者：刘广峰朱钦佩缪庆亮俞凯 215000 江苏省苏州市工业园区新平街388号腾飞科技园14幢

本申请涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种快速融合多语言能力的大语言模型训练方法、系统及设备，其中方法包括获取多语种翻译模型encoder的表示；获取LLM模型embedding的表示；基于多语种翻译模型encoder的表示以及LLM模型embedding... 详细信息

标准号: CN118095399A

本申请涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种快速融合多语言能力的大语言模型训练方法、系统及设备，其中方法包括获取多语种翻译模型encoder的表示；获取LLM模型embedding的表示；基于多语种翻译模型encoder的表示以及LLM模型embedding的表示计算对比学习损失；基于对比学习损失和LLM模型的原有损失更新总损失；根据总损失更新迭代模型训练。本申请能够绕过传统的增量预训练阶段，大幅降低训练成本，还能在训练过程中快速定制新语种能力，为通用领域对话提供更广泛的多国用户支持。

关键词：多语种翻译机器学习技术语言模型训练系统及设备迭代模型计算对比快速定制训练过程训练阶段用户支持传统的多语言更新绕过申请语种融合通用学习对话

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多模态大语言模型训练方法、相关性计算及标签生成方法

多模态大语言模型训练方法、相关性计算及标签生成方法

引用

作者：郭元凯刘凯赵荣勋 310051 浙江省杭州市滨江区长河街道网商路699号5号楼3楼303室

本申请提供了一种多模态大语言模型训练方法、相关性计算及标签生成方法，属于人工智能技术领域。所述方法包括：基于预训练多模态大语言模型对样本商品的图像信息和文本描述信息进行处理得到的样本文本特征向量、样本图像特征向量及样... 详细信息

标准号: CN118113901A

本申请提供了一种多模态大语言模型训练方法、相关性计算及标签生成方法，属于人工智能技术领域。所述方法包括：基于预训练多模态大语言模型对样本商品的图像信息和文本描述信息进行处理得到的样本文本特征向量、样本图像特征向量及样本第一多模态特征向量，对预训练多模态大语言模型进行训练，得到多模态大语言模型；基于多模态大语言模型对样本搜索词、图像信息及文本描述信息进行处理得到样本搜索词特征向量及第一多模态特征向量和样本第二多模态特征向量，对多模态大语言模型进行训练，得到已训练的多模态大语言模型。本申请所训练的多模态大语言模型能够同时学习到与搜索词和文本描述信息有关的图像特征，生成的第二多模态特征向量更准确。

关键词：多模态语言模型多模态特征样本向量特征向量文本描述搜索词图像信息人工智能技术语言模型训练标签生成图像特征样本图像样本文本申请学习

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一种大语言模型训练方法、装置及相关设备

一种大语言模型训练方法、装置及相关设备

引用

作者：梅俊辉赖新明刘振宇王志刚 100093 北京市海淀区杏石口路甲18号

本申请提供了一种大语言模型训练方法、装置及相关设备，通过获取预训练大语言模型；采用初始微调数据集对预训练大语言模型进行微调，得到微调大语言模型；基于提问数据以及答复数据构建优化微调数据集，答复数据是由微调大语言模型输... 详细信息

标准号: CN117390450A

本申请提供了一种大语言模型训练方法、装置及相关设备，通过获取预训练大语言模型；采用初始微调数据集对预训练大语言模型进行微调，得到微调大语言模型；基于提问数据以及答复数据构建优化微调数据集，答复数据是由微调大语言模型输出的针对提问数据的答复数据；利用优化微调数据集，对微调大语言模型进行迭代优化，获得训练好的大语言模型。本申请的这种大语言模型训练方法，基于用户的使用反馈，不断迭代优化微调大语言模型的方法，在迭代优化微调大语言模型的过程中产生了大量的数据对优化数据集进行调整，可以有效的减少训练及优化过程使用的样本数据获取的成本，并有效提高调整后的大语言模型的性能。

关键词：语言模型微调答复数据迭代优化数据集语言模型训练提问数据优化样本数据获取优化数据构建申请反馈输出

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基于知识图谱的大语言模型训练方法

基于知识图谱的大语言模型训练方法

引用

作者：屠静王亚赵策苏岳万晶晶李伟伟颉彬周勤民张玥雷媛媛孙岩潘亮亮刘岩 572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城用友产业园(三亚)2号楼102室

本发明涉及数字数据处理技术领域，提出了基于知识图谱的大语言模型训练方法，包括：基于不同数据源的数据构建知识图谱；基于知识图谱中每个实体对应的搜索路径确定搜索路径向量；基于两个实体之间的属性信息以及搜索路径向量确定实体... 详细信息

标准号: CN117520567B

本发明涉及数字数据处理技术领域，提出了基于知识图谱的大语言模型训练方法，包括：基于不同数据源的数据构建知识图谱；基于知识图谱中每个实体对应的搜索路径确定搜索路径向量；基于两个实体之间的属性信息以及搜索路径向量确定实体知识关联性；采用聚类算法基于加权实体关联图获取每个知识图谱对应实体节点的聚类结果；基于两个知识图谱中不同实体对应实体节点所在聚类结果上的结构差异确定实体嵌入距离；采用图卷积神经网络基于实体嵌入距离、实体的属性信息以及上下文信息获取实体的对齐结果；基于所有实体的对齐结果完成面向知识问答的大语言模型的训练。本发明通过知识图谱中实体关系的融合补全，降低原始数据中的语义歧义和噪声干扰。

关键词：图谱搜索路径聚类结果实体节点属性信息对齐嵌入上下文信息获取数字数据处理语言模型训练结构差异聚类算法神经网络实体关系数据构建向量确定语言模型语义歧义原始数据噪声干扰知识问答关联图关联性数据源加权向量融合

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