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申请/专利权人：蚂蚁科技集团股份有限公司
摘要：本说明书实施例涉及保护隐私的大语言模型训练和推理方法及装置，训练方法包括：首先，获取第一提示文本中各个词对应的嵌入向量所组成的原始嵌入矩阵；第一提示文本还对应有第一标签文本。然后，对原始嵌入矩阵进行第一变换，将其中的空域信号转换为频域信号，得到具有第一尺寸的第一矩阵。接下来，将第一矩阵拆分为均为第一尺寸的N个第二矩阵的叠加，单个第二矩阵包含第一矩阵中的部分元素。然后，对N个第二矩阵分别进行第一逆变换，将其中的频域信号转换为空域信号，得到N个脱敏嵌入矩阵。最后，将第一标签文本作为各个脱敏嵌入矩阵的标签文本，形成N条训练样本，使用包含N条训练样本的训练集对预训练的大语言模型进行微调。
主权项：1.一种保护隐私的大语言模型训练方法，包括：获取第一提示文本中各个词对应的嵌入向量所组成的原始嵌入矩阵；所述第一提示文本还对应有第一标签文本；对所述原始嵌入矩阵进行第一变换，将其中的空域信号转换为频域信号，得到具有第一尺寸的第一矩阵；将所述第一矩阵拆分为均为第一尺寸的N个第二矩阵的叠加，单个第二矩阵包含所述第一矩阵中的部分元素；对N个第二矩阵分别进行第一逆变换，将其中的频域信号转换为空域信号，得到N个脱敏嵌入矩阵；将所述第一标签文本作为各个脱敏嵌入矩阵的标签文本，形成N条训练样本，使用包含所述N条训练样本的训练集对预训练的大语言模型进行微调。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 蚂蚁科技集团股份有限公司 保护隐私的大语言模型训练和推理方法及装置
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