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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于层冻结的混合专家模型训练系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119647560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411692716.2，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于层冻结的混合专家模型训练系统是由高聪明;陈嘉文;舒继武;张一鸣;向乔;吴荣鑫;沈志荣设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层冻结的混合专家模型训练系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于层冻结的混合专家模型训练系统，涉及模型训练领域，包括外存、冻结控制器、资源分配控制器和若干计算设备；外存存储用于训练混合专家模型的数据集；冻结控制器根据专家选择路径进行冻结决策，交与计算设备执行；资源分配控制器基于冻结层专家选择路径执行词元分组算法计算专家热度，根据专家热度分配计算资源；计算设备存储混合专家模型，执行模型训练操作，根据层冻结决策执行层冻结任务，将冻结层专家选择路径和专家选择路径分别反馈给资源分配控制器和冻结控制器。本发明通过层冻结技术进行混合专家模型的训练，保持模型精度的同时减小训练成本；基于词源分组算法进行计算资源分配，实现设备负载均衡。

本发明授权基于层冻结的混合专家模型训练系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层冻结的混合专家模型训练系统，其特征在于，包括外存、冻结控制器、资源分配控制器和若干计算设备： 所述外存，存储用于训练混合专家模型的数据集； 所述计算设备，存储包含若干专家层的混合专家模型，每个专家层包含若干专家，所述专家表示专家层中的参数；计算设备使用数据集执行混合专家模型的训练操作，在模型训练时，混合专家模型的每一个专家层选择一个专家进行计算；每一个专家层所选择的专家组成的序列构成专家选择路径；计算设备根据来自冻结控制器的层冻结决策，按照从浅层到深层的顺序对专家层进行冻结，专家层中所有被冻结的层为冻结层，所有未冻结的层为活动层；计算设备将专家选择路径传输给冻结控制器，将冻结层专家选择路径传输给资源分配控制器；所述冻结层专家选择路径即专家选择路径中位于冻结层的部分； 所述冻结控制器，基于专家选择路径计算冻结评估指标，并根据冻结评估指标做出冻结决策，将冻结决策传输给各计算设备； 所述资源分配控制器，基于冻结层专家选择路径执行词元分组算法，计算专家热度，根据专家热度分配计算设备的计算资源。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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