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摘要：本发明公开了基于自适应交叉熵语言模型训练方法、装置、系统及介质，方法包括：获取用户的输入数据，根据所述输入数据和标准回复形成训练数据集，并将所述训练数据集输入大模型中；所述大模型获取训练数据集中的输入数据，生成预测回复；预先设置预设参数，将所述预设参数与交叉熵损失函数相乘，形成改进的交叉熵损失函数；使用改进的交叉熵损失函数计算所述预测回复与所述标准回复之间的损失值；根据所述损失值更新大模型参数，在达到预设迭代次数时完成大模型训练。本发明通过使用改进后的交叉熵损失函数计算预测回复与标准回复的损失值，更新模型参数对模型进行训练，实现在大模型训练时，缓解模型出现过拟合现象，通过微调提升大模型的能力。
主权项：1.一种基于自适应交叉熵语言模型训练方法，其特征在于，包括：获取用户的输入数据，根据所述输入数据和标准回复形成训练数据集，并将所述训练数据集输入大模型中；所述大模型获取训练数据集中的输入数据，生成预测回复；预先设置预设参数，将所述预设参数与交叉熵损失函数相乘，形成改进的交叉熵损失函数；使用改进的交叉熵损失函数计算所述预测回复与所述标准回复之间的损失值；根据所述损失值更新大模型参数，在达到预设迭代次数时完成大模型训练。
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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于自适应交叉熵语言模型训练方法、装置、系统及介质
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