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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81-90 订阅

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详细简洁

排序：

一种大语言模型训练方法、装置、设备及存储介质

一种大语言模型训练方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：丁乐王伟刘子星徐煌施建生 310000 浙江省杭州市滨江区浦沿街道南环路3738号

本申请公开了一种大语言模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及大语言模型领域，包括：获取初始语料数据并进行数据清洗得到目标语料数据，以创建第一训练数据集；将P‑Tuning v2模块嵌入预训练语言大模型的适配器模块，并基于第一... 详细信息

标准号: CN117332791A

本申请公开了一种大语言模型训练方法、装置、设备及存储介质，涉及大语言模型领域，包括：获取初始语料数据并进行数据清洗得到目标语料数据，以创建第一训练数据集；将P‑Tuning v2模块嵌入预训练语言大模型的适配器模块，并基于第一训练数据集对适配器模块进行训练；基于第一训练数据集构建第二训练数据集，并在底座大模型中嵌入预设门控模块；基于第二训练数据集对预设门控模块进行训练，在预训练语言大模型收敛后停止训练。通过将P‑Tuning v2模块嵌入预训练语言大模型的适配器模块，和基于前置的门控模块改造预训练的底座模型，将训练流程变成二段式，实现模型动态控制激活适配器参数，达到输出结果更稳定、泛化的目的。

关键词：训练数据集适配器模块门控模块嵌入语料预设语言语言模型训练存储介质底座模型动态控制输出结果数据清洗语言模型二段式适配器构建前置底座收敛激活创建申请改造

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用于大语言模型训练的数据标注质量的确定方法、装置

用于大语言模型训练的数据标注质量的确定方法、装置

引用

作者：赖伟彬 101299 北京市平谷区林荫北街13号信息大厦802室

本公开涉及计算机技术领域，公开了一种用于大语言模型训练的数据标注质量的确定方法、装置，该方法包括：获取待标注数据的第一标注结果；确定第一标注结果对应的第一打分分值的第一统计分析结果；对第一标注结果进行向量化处理，得到... 详细信息

标准号: CN117216051A

本公开涉及计算机技术领域，公开了一种用于大语言模型训练的数据标注质量的确定方法、装置，该方法包括：获取待标注数据的第一标注结果；确定第一标注结果对应的第一打分分值的第一统计分析结果；对第一标注结果进行向量化处理，得到向量化后的向量集合；根据向量集合确定第二标注结果以及第二标注结果对应的第二打分分值的第二统计分析结果；根据第一统计分析结果和第二统计分析结果，确定对第一标注结果进行质量评估的目标质量评估类型。本公开解决了人工标注的方式无法保证数据标注的质量的缺陷。

关键词：标注统计分析数据标注向量集合质量评估向量化计算机技术领域语言模型训练人工标注保证

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一种多模态大型语言模型训练方法、电子设备及存储介质

一种多模态大型语言模型训练方法、电子设备及存储介质

引用

作者：罗引郝艳妮陈博马先钦徐楠曹家王磊 100080 北京市海淀区北四环西路9号楼7层717室

本发明提供了多模态大型语言模型训练方法、电子设备和存储介质，涉及计算机技术应用领域，包括：利用第一训练样本对图文对齐模型进行训练，得到训练后的图文对齐模型；第二训练样本对大型语言模型进行训练，第一训练样本对包含一个第... 详细信息

标准号: CN117409431B

本发明提供了多模态大型语言模型训练方法、电子设备和存储介质，涉及计算机技术应用领域，包括：利用第一训练样本对图文对齐模型进行训练，得到训练后的图文对齐模型；第二训练样本对大型语言模型进行训练，第一训练样本对包含一个第一图像样本和对应的原始文本；第一图像样本仅包括自然图像；第二训练样本集包括多个第二训练样本对，每个第二训练样本对包含一个第二图像样本和对应的问答对文本，其中，第二图像样本中设置有目标检测框，第二图像样本至少包括文档、表格、图表和自然图像。本发明能够理解不同种类的图表和文档数据，且具有对图片中的区域准确定位的能力，能够解锁更加多样的多模态能力。

关键词：图像样本训练样本自然图像对齐多模态图文计算机技术应用语言模型训练训练样本集存储介质电子设备目标检测语言模型原始文本准确定位解锁文档文本图片

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一种语言模型训练方法及装置

一种语言模型训练方法及装置

引用

作者：朱权马建毅吕磊 610000 四川省成都市天府新区兴隆街道湖畔路西段99号附OL-10-202204021号

本申请公开了一种语言模型训练方法及装置。所述语言模型训练方法包括：获取主干模型；获取辅助语言模型；将辅助语言模型的最后一层与主干模型的最后一层进行融合从而获取融合模型；对融合模型进行预训练，从而获取训练后的融合模型；... 详细信息

标准号: CN116629346B

本申请公开了一种语言模型训练方法及装置。所述语言模型训练方法包括：获取主干模型；获取辅助语言模型；将辅助语言模型的最后一层与主干模型的最后一层进行融合从而获取融合模型；对融合模型进行预训练，从而获取训练后的融合模型；对训练后的融合模型进行拆分，从而获取经过训练的最终知识传承模型。本申请采用了基于编码器和解码器的语言模型作为主干网络，其风格相对严谨，同时采用了仅包含解码器（不含编码器）的语言模型作为辅助训练，其风格相对松散。并且，推理时，本发明将该层移除仅保留主干网络，这样辅助网络起到帮助训练的效果，最终使得模型在总体严谨的情况下适度学习发散能力。

关键词：融合语言模型训练解码器辅助语言语言模型主干模型主干网络编码器发散能力辅助网络推理移除风格申请松散保留帮助学习

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重打分语言模型训练和语音识别方法、装置、系统及设备

重打分语言模型训练和语音识别方法、装置、系统及设备

引用

作者：黄小玲宋元峰姜迪徐倩 518027 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室

本申请提供一种重打分语言模型训练和语音识别方法、装置、系统及设备。该方法包括：获取第一语音训练数据和语音测试数据集；第一语音训练数据包括多个语音样本；确定第一语音训练数据对应的多个候选文本以及候选文本对应的多个得分；... 详细信息

标准号: CN114783413A

本申请提供一种重打分语言模型训练和语音识别方法、装置、系统及设备。该方法包括：获取第一语音训练数据和语音测试数据集；第一语音训练数据包括多个语音样本；确定第一语音训练数据对应的多个候选文本以及候选文本对应的多个得分；根据语音测试数据集，通过贝叶斯优化算法确定多个得分在待训练的Transformer网络的本轮迭代训练时的权重；根据多个候选文本以及候选文本的多个得分和得分在本轮迭代训练的权重对Transformer网络进行本轮迭代训练，并重复上述步骤，直至Transformer网络的训练达到收敛条件，得到重打分语言模型。

关键词：候选文本语音训练数据迭代训练语音测试数据集权重语言模型训练系统及设备收敛条件优化算法语言模型语音识别语音样本网络贝叶斯重复申请

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一种基于扩张因果图嵌入的垂直领域大语言模型训练方法

一种基于扩张因果图嵌入的垂直领域大语言模型训练方法

引用

作者：李靖阳王陟张楠坤 102209 北京市昌平区七北路42号院2号楼12层3单元1207

本申请提供了一种基于扩张因果图嵌入的垂直领域大语言模型训练方法。本申请通过，获取目标垂直领域对应的垂直领域数据集，并基于所述垂直领域数据集构建所述目标垂直领域对应的垂直领域知识图谱；获取通用领域的生成式预训练转换器模... 详细信息

标准号: CN118052291B

本申请提供了一种基于扩张因果图嵌入的垂直领域大语言模型训练方法。本申请通过，获取目标垂直领域对应的垂直领域数据集，并基于所述垂直领域数据集构建所述目标垂直领域对应的垂直领域知识图谱；获取通用领域的生成式预训练转换器模型，并在所述生成式预训练转换器模型中嵌入扩张因果图注意力层，得到对应的图嵌入模型；将所述垂直领域数据集和所述垂直领域知识图谱一起输入至所述图嵌入模型，以由所述图嵌入模型中的扩张因果图注意力层基于所述垂直领域知识图谱挖掘实体深层次关系，使所述图嵌入模型基于所述实体深层次关系和所述垂直领域数据集进行模型训练，得到所述目标垂直领域对应的垂直领域模型。从而改善模型的输出效果。

关键词：垂直领域数据嵌入领域知识因果图图谱转换器模型生成式注意力语言模型训练获取目标领域模型模型训练输出效果嵌入的构建申请通用挖掘

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生成式语言模型训练方法、装置及设备

生成式语言模型训练方法、装置及设备

引用

作者：李燮龚萍张卓张轶博徐蔚然周天宇刘晓曦王睿 610041 四川省成都市高新区天华二路219号天府软件园C区3栋3-5层

本发明提供的一种生成式语言模型训练方法、装置及设备，所述方法将多组对话数据输入到生成式语言模型；基于所述生成式语言模型，确定每一组对话数据中对话上文和对话下文分别对应的语义表征，以及每一组对话数据对应的预测响应；根据... 详细信息

标准号: CN117370502A

本发明提供的一种生成式语言模型训练方法、装置及设备，所述方法将多组对话数据输入到生成式语言模型；基于所述生成式语言模型，确定每一组对话数据中对话上文和对话下文分别对应的语义表征，以及每一组对话数据对应的预测响应；根据多组对话数据对应的语义表征，确定互信息矩阵；所述互信息矩阵中的每一数值用于表示对应的两个语义表征之间的相关程度；根据所述互信息矩阵和多组对话数据对应的预测响应，对所述生成式语言模型进行更新，通过基于互信息矩阵对模型进行更新，使得模型输出的预测响应与对话上文的语义表征之间的互信息增大，减少输出普适回复的预测响应，从而提高生成的响应的准确度。

关键词：对话数据互信息矩阵语义生成式语言模型响应预测对话语言模型训练装置及设备准确度输出更新回复

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自重建方式的语言模型训练方法、系统及电子设备

自重建方式的语言模型训练方法、系统及电子设备

引用

作者：白佳欣宋彦 510000 广东省广州市黄埔区光谱中路23号A2栋1001房

本发明涉及语言处理技术领域，尤其涉及一种自重建方式的语言模型训练方法，其包括如下步骤：步骤S1：从预训练文本中提取至少一句待训练语句并将其分割为单字序列，对应单子序列经过位置编码映射成文本矩阵；步骤S2：结合transformer... 详细信息

标准号: CN110837733B

本发明涉及语言处理技术领域，尤其涉及一种自重建方式的语言模型训练方法，其包括如下步骤：步骤S1：从预训练文本中提取至少一句待训练语句并将其分割为单字序列，对应单子序列经过位置编码映射成文本矩阵；步骤S2：结合transformer模型和自注意力机制建立神经网络结构；步骤S3：文本矩阵作为神经网络结构的输入样本，将transformer模型作为参数进行训练并优化后得到目标函数；步骤S4：通过重复步骤S1～S3更新目标函数，直至达到设定的优化条件从而获取预训练模型。本发明还提供一种系统及电子设备。

关键词：神经网络结构文本矩阵语言处理技术语言模型训练注意力机制单字电子设备更新目标目标函数输入样本位置编码训练模型训练文本优化条件映射语句分割重建重复优化

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大语言模型训练方法、装置、设备及介质

大语言模型训练方法、装置、设备及介质

引用

作者：张程剀刘泽恩刘晓华陈小梅 100102 北京市朝阳区广顺北大街33号院1号楼5层1单元601室

本发明提供了用于肿瘤疗效评价的大语言模型训练方法、装置、设备及介质。该方法包括：基于肿瘤疗效评价以及用于肿瘤疗效评价的多个医学判断维度生成多个任务，多个任务包括以肿瘤疗效评价为任务目标的疗效评价任务、以多个医学判断维... 详细信息

标准号: CN117786536B

本发明提供了用于肿瘤疗效评价的大语言模型训练方法、装置、设备及介质。该方法包括：基于肿瘤疗效评价以及用于肿瘤疗效评价的多个医学判断维度生成多个任务，多个任务包括以肿瘤疗效评价为任务目标的疗效评价任务、以多个医学判断维度分别为任务目标的多个维度判断任务和以肿瘤疗效评价和多个医学判断维度中的两个或更多个共同为任务目标的共享任务；将医疗文本数据分别输入多个维度判断任务及共享任务以获得维度判断任务梯度、维度判断任务结果、共享任务梯度及共享任务结果；将医疗文本数据、维度判断任务结果及共享任务结果输入疗效评价任务以获得疗效评价任务的疗效评价任务梯度；以及基于多个任务各自的任务梯度来更新大语言模型的参数。

关键词：维度肿瘤疗效疗效评价任务结果任务目标医学判断共享文本数据语言模型训练语言模型医疗更新

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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: CN117218498A

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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