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  • 本发明公开了一种基于LLaMA Factory工具的小型语言模型微调方法,该方法包括以下步骤:1)利用大模型对开源数据集进行思维链蒸馏,生成小型语言模型微调的训练数据集;步骤2)基于LLaMA Factory工具,搭建模型微调环境;3)微调...
  • 本申请公开了一种基于知识蒸馏的显著性预测方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,该方法包括:构建显著性预测网络模型;基于数据集训练教师模型,得到泛化能力充分的教师模型权重;利用多层次伪知识蒸馏方法将教师模型的知识传授给学生模型;基于数据集,利用...
  • 本发明提供基于机器学习的作物生长监测分析系统及方法,属于作物生长监测技术领域。该监测分析系统包括:数据采集模块,用于采集作物的生物力学特征数据与SPAC系统能量交换数据;数据处理模块,用于将数据预处理生成力学特征集与SPAC特征集;模型构建...
  • 本发明提出一种基于灰狼优化算法的黑盒对抗攻击方法,属于人工智能安全技术领域,本发明为解决现有黑盒对抗攻击方法迁移性不足、搜索效率低下的问题,包括:根据输入图像进行狼群初始化,生成初始狼群;采用多层次灰狼优化架构,结合初始狼群构建负责全局引导...
  • 本发明公开了一种大模型安全防护围栏产品内容价值观过滤功能的检测方法及相关设备,本方案通过在输入侧对提示词违反内容价值观信息过滤功能检测,以及在输出侧对应答(包括思考过程内容或应答内容)违反内容价值观信息过滤功能检测来判断大模型安全防护围栏产...
  • 本发明公开了一种针对大模型安全防护围栏产品敏感信息过滤功能的检测方法及相关设备,本方案通过在输入侧对文本提示词敏感信息过滤功能检测、图片提示词敏感信息过滤功能检测,以及在输出侧对应答内容文本敏感信息过滤功能进行检测、图片敏感信息过滤功能进行...
  • 本发明属于联邦学习技术领域,具体为一种联邦学习中基于客户端的后门消除方法。针对联邦学习因开放参与易受跨轮后门攻击、现有筛选式聚合无效且缓解技术降精度的问题,采用客户端侧周期性交替层重置、无差别遗忘与知识蒸馏协同实现后门消除,首先,获取全局模...
  • 本发明涉及基于组合多臂老虎机加权融合的模型参数优化方法,包括确定初始共同参数点,多个模型根据所述初始共同参数点,各自在不同的数据增强策略下进行训练;通过组合多臂老虎机算法,动态调整每个模型在最终参数融合中的权重;根据组合多臂老虎机算法计算出...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的云数据模型信息处理方法及系统,本发明涉及云计算和人工智能交叉技术领域,包括所述方法在云环境中的存储节点与计算节点之间执行,包括以下步骤:S1:数据预筛选步骤:在所述存储节点处,利用一个预先训练的轻量级预测模型对...
  • 本申请提供一种模型训练方法、装置及电子设备,该方法包括:基于领域、子领域和应用场景对第一样本集中的样本文档进行多级分类;基于样本文档的数据块对初始模型进行训练,得到第一参数调整文件;基于第一参数调整文件中的模型参数调整初始模型的模型参数,得...
  • 本发明公开了一种基于对比学习的动态图神经网络记忆增强方法,所述方法包括:S1、接收动态图的交互事件序列,所述交互事件序列包括按时间顺序排列的节点交互事件;S2、为每个节点维护记忆向量;利用记忆更新器更新节点的记忆向量;S3、将更新后的记忆向...
  • 本发明公开了一种基于改进ACO的BP神经网络目标价值与风险评估方法,包括:采用改进蚁群优化算法对预确定的BP网络的权值进行初始化,得到初始ACOBP神经网络;基于训练样本集,利用改进蚁群优化算法对初始ACOBP神经网络进行训练,得到训练完成...
  • 本发明涉及土壤改良技术领域,具体涉及一种酸化土壤改良模型训练方法。获取至少一块训练土壤对应的改良前土壤数据;获取各训练土壤对应的改良措施数据;获取各训练土壤对应的改良后土壤数据;根据改良前土壤数据、改良措施数据以及改良后土壤数据,对初始土壤...
  • 本申请实施例提供一种模型训练方法、装置及存储介质,应用于通信技术领域。该方法中,网络设备向终端发送第一信息,第一信息包括第一迭代次数K和第一参数,第一信息指示进行K次模型训练后,发送模型更新参数;终端和网络设备根据第一迭代次数和第一参数,执...
  • 本发明公开了一种量子神经网络训练方法及相关装置,包括:获取量子逻辑门序列;按一定间隔节点数量从量子逻辑门序列中设置至少一个检查点,并将至少一个检查点前向传播计算得到的量子态中间数据存储至内存中;若当前计算节点不为检查点且当前计算节点之前存在...
  • 本发明公开了一种基于混合优化策略的大模型加速方法,包括:设计动态稀疏注意力机制,根据输入特征自适应生成稀疏连接模式;构建混合张量分解框架,在保持关键信息的同时压缩模型参数维度;建立智能计算路径决策机制,根据输入复杂度动态选择最优计算策略;引...
  • 本申请公开了一种多模态融合网络的结构化剪枝方法及其系统,其中多模态融合网络的结构化剪枝方法包括以下步骤:进行敏感性分析,根据敏感性设置不同的剪枝比例;设置不同的剪枝比例后,构建依赖关系图,将网络中具有耦合关系的结构分组;根据依赖关系图进行分...
  • 本申请实施例提供了一种模型量化方法、装置、电子设备和程序产品,涉及人工智能模型量化技术领域。该方法包括:基于预设的量化精度位宽顺序,依次基于各量化精度位宽对全精度检测模型的各神经元的初始参数进行量化训练,更新初始参数,直至达到预定结束条件,...
  • 本发明公开了一种基于深度强化学习剪枝的轻量化图像隐写分析方法,通过动态剪枝优化隐写分析模型的训练过程,实现模型轻量化与性能提升的协同优化。本发明在隐写分析模型的训练过程中,周期性利用强化学习智能体感知模型状态并决策各层剪枝率,构建包含稀疏度...
  • 本申请提供一种多层混合专家模型的剪枝方法,利用多层混合专家模型中的嵌入层将获取的数据集进行处理得到词元序列,并基于所述词元序列计算在所述多层混合专家模型中每个时间步下的信息熵;确定所述多层混合专家模型中每层的激活专家集合;针对所述激活专家集...
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