齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)汪付强获国家专利权
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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种动态阈值驱动的AI模型压缩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：CN121145967B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511685838.3，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种动态阈值驱动的AI模型压缩方法及系统是由汪付强;朱贺;陈柯钦;张颢;张建强;吴晓明;马晓凤;郝秋赟;张鹏;赵微设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种动态阈值驱动的AI模型压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种动态阈值驱动的AI模型压缩方法及系统。动态阈值驱动的AI模型压缩方法包括，设计了一种自适应的、动态调整的剪枝阈值计算机制。该机制摒弃了依赖固定经验参数的传统模式，采用统计学上更为鲁棒的中位数绝对偏差方法为基础，为每个网络层自动计算一个数据驱动的初始剪枝阈值。将上述动态剪枝机制嵌入到一个多阶段渐进式的执行框架中。在每个阶段之间，系统会执行一次轻量级的模型微调，确保了模型即使在冲击高稀疏率时，其性能也能保持稳定，从而有效解决了性能骤降的技术难题。
本发明授权一种动态阈值驱动的AI模型压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种动态阈值驱动的AI模型压缩方法，其特征在于，包括： 获取待压缩的大语言模型和海关业务校准数据集，定义一个由低到高递进的稀疏率序列； 按照稀疏率序列，在每个剪枝阶段遍历大语言模型中所有可剪枝的层，将海关业务校准数据集输入大语言模型，获取每一层的输入激活矩阵；基于每一层的权重矩阵和输入激活矩阵，计算每一层的重要性分数矩阵；基于每一层的重要性分数矩阵，计算基准阈值；引入动态倍数，调整基准阈值的系数，计算每一层的最终动态阈值；基于每一层的最终动态阈值，筛选每一层的重要性分数矩阵中的异常值，计算每一层的异常值比率；根据每一层的异常值比率，计算每一层的初始稀疏率，施加约束，得到每一层的稀疏率指标；根据每一层的稀疏率指标，计算每一层需要被减掉的权重数量； 在重要性分数矩阵中选取阈值，创建二元掩码矩阵；若某层的重要性分数大于等于阈值，则保留掩码对应的位置，否则移除掩码对应的位置；得到压缩后的大语言模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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