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摘要：本发明提供基于数据质量控制的联邦指令调优方法和系统，包括：使用全局初始模型参数对各客户端的本地数据进行指令－响应一致性评分，评估每个样本的质量；根据预设的质量阈值过滤低质量数据，保留一致性评分高于阈值的数据样本；将过滤后的样本数据按一致性评分从高到低排序，划分为多个层级，每个层级包含相同数量的数据样本；各客户端按照层级顺序依次使用数据样本进行本地训练；在每轮训练结束后，服务器接收所有参与客户端的本地更新参数，并通过加权平均的方式更新全局模型参数；重复上述步骤，直到达到预设轮次。本发明通过实施全局一致且高效的数据质量评估，结合分层训练方法，能够提高模型对噪声的鲁棒性，提升模型训练效果和性能。
主权项：1.一种基于数据质量控制的联邦指令调优方法，其特征在于，包括：服务器向客户端发送全局初始模型参数和质量阈值；使用所述全局初始模型参数对各客户端的本地数据样本进行指令一响应一致性评分，评估每个数据样本的质量；根据所述质量阈值过滤低质量数据，只保留所述指令-响应一致性评分高于所述质量阈值的数据样本；将过滤后的样本数据按所述指令-响应一致性评分从高到低排序，并划分为多个层级，每个层级包含相同数量的数据样本；各客户端按照从高到低的层级顺序依次使用数据样本进行本地训练；在每轮训练结束后，服务器接收所有参与客户端的本地更新参数，并通过加权平均的方式更新全局模型参数；重复上述步骤，直到达到预设的训练轮次。
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百度查询： 上海交通大学 一种基于数据质量控制的联邦指令调优方法和系统
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