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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
摘要：本发明公开了一种大语言模型的优化方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，所述大语言模型的优化方法具体包括以下步骤：S10，结合原LLM模型和大模型SFT数据集生成训练数据集；S20，在原LLM模型的主干网络中嵌入旁支网络，以获得新LLM模型，并在旁支网络的输入端输入掩码词元序列；S30，在训练数据集上采用损失函数对新LLM模型进行训练，训练完成后，LLM模型能够在一次推理中预测多个候选词元序列；S40，并行执行候选词元序列的生成和候选词元序列正确性的验证。本发明的有益效果：既节约了资源消耗和时间，又增强了LLM模型的解码能力，还保证了LLM模型输出结果的质量。
主权项：1.一种大语言模型的优化方法，其特征在于，所述大语言模型的优化方法具体包括以下步骤：S10，结合原LLM模型和大模型SFT数据集生成训练数据集，其中，大模型SFT数据集是一种经过监督微调的训练数据集；S20，在原LLM模型的主干网络中嵌入旁支网络，以获得新LLM模型，并在旁支网络的输入端输入掩码词元序列；S30，在训练数据集上采用损失函数对新LLM模型进行训练，训练完成后，LLM模型能够在一次推理中预测多个候选词元序列；S40，并行执行候选词元序列的生成和候选词元序列正确性的验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 大语言模型的优化方法、装置、电子设备及存储介质
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