四川大学刘济远获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于小样本学习的执医考试辅导大模型精调方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119151737B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410967300.0,技术领域涉及:G06Q50/20;该发明授权基于小样本学习的执医考试辅导大模型精调方法及系统是由刘济远;宋孝天;孙亚楠;范嘉豪;黄艳;卢奥军;刘伟;柯俊超;刘畅设计研发完成,并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于小样本学习的执医考试辅导大模型精调方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于小样本学习的执医考试辅导大模型精调方法及系统,精调方法包括采用聚类和词嵌入向量的注意力得分,选取5个词嵌入向量作为数据集对执医考试辅导大模型进行训练,存储训练过程中适配器的权重;根据权重的重要性指标和剪枝阈值,对适配器的权重进行剪枝操作,对剪枝前后的执医考试辅导大模型进行推理测试,得到剪枝前后的推理时间和测试得分;根据推理时间和测试得分,计算剪枝前后执医考试辅导大模型的准确率下降指标和加速性能指标;判断准确率下降指标和加速性能指标或者剪枝次数是否满足对应的预设条件,若是,得到精调后的执医考试辅导大模型,否则根据准确率下降指标和加速性能指标更新剪枝阈值,之后返回剪枝操作步骤。
本发明授权基于小样本学习的执医考试辅导大模型精调方法及系统在权利要求书中公布了:1.基于小样本学习的执医考试辅导大模型精调方法,其特征在于,包括步骤: S1、获取口腔知识考试试题,并采用词嵌入将考试试题转换为词嵌入向量; S2、对词嵌入向量进行聚类,并计算每个词嵌入向量与聚类中心的注意力得分,选取注意力得分满足预设条件的词嵌入向量作为数据集; S3、采用数据集对执医考试辅导大模型进行训练,并存储训练过程中适配器的权重,所述执医考试辅导大模型由嵌入适配器的Transformer层组成; S4、根据权重的重要性指标和剪枝阈值,对适配器的权重进行剪枝操作,之后对剪枝前后的执医考试辅导大模型进行推理测试,得到剪枝前后的推理时间和测试得分; S5、根据剪枝前后的推理时间和测试得分,计算剪枝前后执医考试辅导大模型的准确率下降指标和加速性能指标; S6、判断准确率下降指标和加速性能指标或者剪枝次数是否满足对应的预设条件,若是,得到精调后的执医考试辅导大模型,否则进入步骤S7; S7、根据准确率下降指标和加速性能指标更新剪枝阈值,之后返回步骤S4。
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