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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于Adapter的大语言模型多模态轻量化融合方法及系统，该方法首先获取输入的图片和对应的问题文本，并构建图片特征提取器与映射层，对图片进行特征提取，得到图片特征。其次基于图片特征，通过构建的多模态大语言模块，获得对应的回答。最后采用两阶段训练方法训练线性映射层、多模态大语言模块，训练完成后，将问题文本和图片输入进行测试，输出答案。本发明采用混合模态适配器专家和模态注意门控，稳定训练和分配视觉权重，处理不同模态信息，缓解了模态信息纠缠的问题，实现了高效计算和训练。
主权项：1.一种基于Adapter的大语言模型多模态轻量化融合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取输入的图片和对应的问题文本，并构建图片特征提取器与映射层，对图片进行特征提取，得到图片特征；步骤二：基于图片特征，通过构建的多模态大语言模块，获得对应的回答；步骤三：采用两阶段训练方法训练线性映射层、多模态大语言模块；步骤四：训练完成后，将问题文本和图片输入进行测试，输出答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于Adapter的大语言模型多模态轻量化融合方法及系统
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