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中信建投申请模型训练方法专利,提高模型的训练效率

2024-03-30 21:12:56
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摘要:金融界2024年3月29日消息,据国家知识产权局公告,中信建投证券股份有限公司申请一项名为“一种模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质“,公开号CN117786104A,申请日期为2023年11月。专利摘要显示,本发明实施例提供了一种模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及大模型技术领域。具体实现方案为:获取训练数据集;利用待训练的大语言模型中的词嵌入层,对各条训练语料进行编码得到每一训练语料对应的编码矩阵;针对每一训练语料的编码矩阵,利用预测网络按照预设时间步预测该训练语料的对应的训练样本的、关于各个预定类别的初始概率分布,基于初始概率分布中概率最大的类别,执行第一处理方式或第二处理方式,得到预测结果;基于每一训练样本对应的预测结果以及所具有的指定标签,计算模型损失值;基于模型损失值调整大语言模型的参数。可见,通过本方案,可以在满足大语言模型的词向量表达需求的基础上,兼顾模型的训练效率。

金融界2024年3月29日消息,据国家知识产权局公告,中信建投证券股份有限公司申请一项名为“一种模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质“,公开号CN117786104A,申请日期为2023年11月。

专利摘要显示,本发明实施例提供了一种模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质,涉及大模型技术领域。具体实现方案为:获取训练数据集;利用待训练的大语言模型中的词嵌入层,对各条训练语料进行编码得到每一训练语料对应的编码矩阵;针对每一训练语料的编码矩阵,利用预测网络按照预设时间步预测该训练语料的对应的训练样本的、关于各个预定类别的初始概率分布,基于初始概率分布中概率最大的类别,执行第一处理方式或第二处理方式,得到预测结果;基于每一训练样本对应的预测结果以及所具有的指定标签,计算模型损失值;基于模型损失值调整大语言模型的参数。可见,通过本方案,可以在满足大语言模型的词向量表达需求的基础上,兼顾模型的训练效率。

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