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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供了一种基于近似规约的预测器联合训练方法及系统，涉及预测器训练技术领域，包括：修改原模型步骤：修改原模型的前馈层结构，在前馈层前嵌入预测器并进行权重初始化；可微步骤：通过二值化转换机制使嵌入预测器的模型结构整体可微；冻结参数步骤：冻结原模型所有参数，仅保留预测器参数可训；训练步骤：采集并清洗通用语料，在通用语料上训练模型，利用多元数据使预测器拟合模型的激活特征。本发明具有高效、安全、自动化等特点，非常适合用于训练模型稀疏性的预测模块。
主权项：1.一种基于近似规约的预测器联合训练方法，其特征在于，包括：修改原模型步骤：修改原语言模型的前馈层结构，在前馈层前嵌入预测器并进行权重初始化；可微步骤：通过二值化转换机制使嵌入预测器后的语言模型结构整体可微；冻结参数步骤：冻结原语言模型所有参数权重，仅保留预测器参数可训；训练步骤：采集并清洗通用语料，在通用语料上训练语言模型，利用多元数据使预测器拟合语言模型的激活特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于近似规约机制的预测器联合训练方法及系统
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