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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利大模型压缩方法、装置、任务处理方法、设备及存储介质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：CN120952084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510975683.0，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权大模型压缩方法、装置、任务处理方法、设备及存储介质是由王培松;陈远腾;胡庆浩;程健设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本大模型压缩方法、装置、任务处理方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及模型压缩技术领域，提供一种大模型压缩方法、装置、任务处理方法、设备及存储介质，该大模型压缩方法包括：对待压缩的初始大模型的线性层进行逐层量化，得到第一大模型；初始大模型是基于专家混合架构构建并经过预训练的大语言模型；对第一大模型中的各专家子模型进行路由校准，得到第二大模型；在第二大模型的推理过程中，基于待执行的目标任务的任务类型，评估各专家子模型在任务类型上的重要性；基于重要性对各专家子模型进行动态剪枝，以对第二大模型进行压缩。通过静态量化和动态剪枝相结合的压缩方式，可以在确保模型性能的基础上，减少大模型推理所需的内存和计算开销，有利于大模型在显存资源有限的轻量化设备上的高效运行。

本发明授权大模型压缩方法、装置、任务处理方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大模型压缩方法，其特征在于，包括： 对待压缩的初始大模型的线性层进行逐层量化，得到第一大模型；所述初始大模型是基于专家混合架构构建并经过预训练的大语言模型； 对所述第一大模型中的各专家子模型进行路由校准，得到第二大模型； 在所述第二大模型的推理过程中，基于待执行的目标任务的任务类型，评估各所述专家子模型在所述任务类型上的重要性； 基于所述重要性对各所述专家子模型进行动态剪枝，以对所述第二大模型进行压缩； 所述对所述第一大模型中的各专家子模型进行路由校准，得到第二大模型，包括： 从所述初始大模型的训练集中随机选取校准集，以及所述初始大模型中的各专家子模型对所述校准集的第一输出； 将所述校准集输入至所述第一大模型中，得到所述第一大模型中各专家子模型对所述校准集的第二输出； 基于所述第一输出与所述第二输出的输出差异，对所述第一大模型中的各专家子模型进行路由校准，得到第二大模型； 所述基于所述第一输出与所述第二输出的输出差异，对所述第一大模型中的各专家子模型进行路由校准，得到第二大模型，包括： 基于所述第一输出计算所述初始大模型中各专家子模型的输出得分；目标专家子模型的输出得分表征所述目标专家子模型在所述校准集上的输出在输出总和中的占比，所述输出总和是对所述初始大模型中各专家子模型在所述校准集上的输出进行加权求和得到的，所述目标专家子模型是所述初始大模型中的各专家子模型中的任意一个； 根据所述输出得分对所述初始大模型中的各专家子模型进行排序，并根据排序顺序确定K个输出得分最高的第一专家子模型；K为正整数； 基于所述第一输出与所述第二输出的输出差异中，所述第一专家子模型对应的目标输出差异，计算所述第一专家子模型的偏移损失； 在所述第一大模型中对所述偏移损失进行反向传播，更新所述第一专家子模型在所述第一大模型中的路由权重，以对所述第一大模型中的各专家子模型进行路由校准，得到第二大模型。

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