[发明专利]面向自然语言模型的联邦小样本学习方法、系统及设备在审
| 申请号： | 202310208694.7 | 申请日： | 2023-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN116127018A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 徐梦炜;蔡栋琪;周傲;马骁;王尚广 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F18/214;G06F18/241 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 牛峥;王丽琴 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种面向自然语言模型的联邦小样本学习方法、系统及设备，在对自然语言模型进行微调时，由云端服务器控制多个端侧设备，采用渐进式数据增强协同方式进行，即采用基于伪标签方式及提示学习方式进行融合的联邦小样本学习方式与联邦学习方式协同进行，且在微调过程中不断更新最优的增强策略，从而使得各个端侧设备采用的训练数据包含少量的有标签的样本就可以微调得到精确率高的自然语言模型。因此，本申请实施例可以采用少量的有标签的训练数据微调一个精确率高的自然语言模型，提高微调后的自然语言模型的精确率。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 自然语言 模型 联邦 样本 学习方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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