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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明提供了一种面向预训练语言模型微调的参数高效型适配器微调方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，将预训练语言模型中除分类器模块外的其他参数进行冻结；步骤S2，根据训练数据集和给定下游任务对分类器模块进行反向传播和梯度更新，得到训练好的分类器模块；步骤S3，在预训练语言模型的每层自注意力的后面分别插入适配器；步骤S4，将预训练语言模型的各个适配器和归一化模块解冻，并将其他参数冻结；步骤S5，根据训练数据集对各个适配器和归一化模块进行微调，得到微调好的预训练语言模型；步骤S6，将待分类数据输入预训练语言模型得到分类结果。总之，本方法能够提高预训练语言模型微调的参数效率。
主权项：1.一种面向预训练语言模型微调的参数高效型适配器微调方法，用于通过训练数据集和适配器对分类任务的预训练语言模型进行微调，将待分类数据输入微调好的所述预训练语言模型得到分类结果，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，将所述预训练语言模型中除分类器模块外的其他参数进行冻结；步骤S2，将所述训练数据集输入所述预训练语言模型，根据所述给定下游任务对所述分类器模块进行反向传播和梯度更新，得到训练好的所述分类器模块；步骤S3，在所述预训练语言模型的每层自注意力的后面分别插入所述适配器；步骤S4，将所述预训练语言模型的各个所述适配器和归一化模块解冻，并将所述预训练语言模型的所述训练好的分类器模块和其他参数冻结；步骤S5，将所述训练数据集输入所述预训练语言模型，根据所述给定下游任务对各个所述适配器和归一化模块进行微调，得到微调好的所述预训练语言模型；步骤S6，将所述待分类数据输入所述预训练语言模型得到所述分类结果，其中，各个所述自注意力对应的所述适配器具有不同的参数，所述适配器的所述参数包括权重向量和偏置向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 面向预训练语言模型微调的参数高效型适配器微调方法
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