[发明专利]一种面向大规模语言模型的深度学习模型训练方法及系统在审
| 申请号： | 202310487657.4 | 申请日： | 2023-05-04 |
| 公开（公告）号： | CN116644794A | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 杨娟;王博;于政;翟士丹 | 申请（专利权）人： | 北京海致星图科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/0464;G06N3/0455 |
| 代理公司： | 成都鱼爪智云知识产权代理有限公司 51308 | 代理人： | 罗怡韵 |
| 地址： | 100083 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向大规模语言模型的深度学习模型训练方法及系统。所述面向大规模语言模型的深度学习模型训练方法，包括以下步骤：S1、将面向大规模语言模型的有关训练数据导入到文件服务器中，训练服务器中预安装训练环境；S2、在显示有控制界面的显示终端进行预测试，并得出预测试成绩。本发明提供的面向大规模语言模型的深度学习模型训练方法，在学习过程中，通过进行预测试，并根据预测试成绩，训练服务器能够从文件服务器中调用预先导入在所述文件服务器中的训练数据，生成对应的训练模型，从而对于有一些基础的而又没有学习数据的学者，能够使其快速对应学习，不仅提高了适用性，而且降低了学习语言的用时，从而提高了学习语言的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 大规模 语言 模型 深度 学习 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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