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申请/专利权人：浙江大学;浙大城市学院
摘要：本发明涉及一种基于无参注意力模块的LoRA微调方法，包括：获取预训练模型以及模型参数，并在预训练模型的每层设置参数微调模块，参数微调模块为具有无参注意力模块的LoRA模型；获取微调数据集；加载并冻结预训练模型的参数，并初始化所述参数微调模块的参数；基于微调数据集对参数微调模块的参数进行微调，得到微调后的大语言模型。本发明的有益效果是：本发明训练的参数只有LoRA的模块，无需对扩散模型进行全参数微调，并且，本发明在LoRA的基础上进行修改，在LoRA参数前增加了一个无参数注意力模块，使得LoRA在学习中更好的获取自然语言的语义信息，具有更佳的效果。
主权项：1.一种基于无参注意力模块的LoRA微调方法，其特征在于，包括：S1、获取预训练模型以及模型参数，并在预训练模型的每层设置参数微调模块，得到待微调的模型；所述参数微调模块为具有无参注意力模块的LoRA模型；S2、获取微调数据集，并对所述微调数据集进行预处理；S3、加载并冻结预训练模型的参数，并初始化所述参数微调模块的参数；S4、基于微调数据集对参数微调模块的参数进行微调，得到微调后的大语言模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 浙大城市学院 一种基于无参注意力模块的LoRA微调方法
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