申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117933360A

主分类号：G06N3/096

分类号：G06N3/096;G06N5/02

优先权：["20230824 CN 2023110736415"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏和提示工程的模型生成方法及系统，所述方法包括：根据垂域数据集，设计适用于下游任务的训练目标，并根据该训练目标优化基座大模型，得到垂域大模型；将垂域大模型视为教师模型，并根据所述下游任务生成一网络结构作为学生模型；其中，所述学生模型的网络结构规模小于所述垂域大模型；从下游任务数据集中抽取至少一个批量数据作为教师模型和学生模型的输入，并基于提示词工程逐层蒸馏中间特征，以使学生模型与教师模型的中间特征和输出结果对齐后，得到适用于下游任务的小规模模型。本发明能够实现与下游任务实现良好对齐的情况下尽可能地压缩模型规模，提升垂域模型的部署、推理效率。

主权项：1.一种基于知识蒸馏和提示工程的模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：根据垂域数据集，设计适用于下游任务的训练目标，并根据该训练目标优化基座大模型，得到垂域大模型；将垂域大模型视为教师模型，并根据所述下游任务生成一网络结构作为学生模型；其中，所述学生模型的网络结构规模小于所述垂域大模型；从下游任务数据集中抽取至少一个批量数据作为教师模型和学生模型的输入，并基于提示词工程逐层蒸馏中间特征，以使学生模型与教师模型的中间特征和输出结果对齐后，得到适用于下游任务的小规模模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院信息工程研究所 一种基于知识蒸馏和提示工程的模型生成方法及系统

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