【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及大模型訓練，尤其涉及一種基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法和裝置。
技術介紹
1、在當前的大模型發展中，模型的參數量和計算能力不斷提升，諸如gpt、bert等預訓練模型已經突破了數十億甚至上千億的參數規模。然而，隨著模型參數的增加，雖然在處理復雜任務上展現了更強的表現力，但也帶來了一些明顯的挑戰和劣勢。首先，超大規模的模型需要極為龐大的訓練數據量來支撐，這對數據的獲取、處理和存儲提出了極高的要求。然而，僅依賴數據數量的提升，并不能確保模型的泛化能力，尤其是在數據質量參差不齊的情況下，模型可能會過擬合低質量數據，導致最終的輸出表現不佳。其次，隨著數據量的急劇增長，獲取足夠數量的高質量數據變得愈發困難，數據的多樣性和準確性難以保證，這進一步增多了模型訓練中的難題。
2、除了數據獲取困難和質量參差不齊的問題外，訓練大模型的硬件資源消耗也不斷增加。大模型的計算復雜度與參數量呈線性關系，模型越大，訓練所需的計算資源就越龐大。這不僅增加了訓練的成本，也延長了訓練周期，使得模型的實際應用和迭代優化變得更加困難。因此，單純依靠增加模型參數量和數據規模來提升模型性能的策略已經面臨瓶頸，亟需尋找更加高效、精細化的大模型訓練方法。
技術實現思路
1、為了解決現有技術中存在的問題，本專利技術提供了如下技術方案。
2、本專利技術第一方面提供了一種基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，包括：
3、s101，將基礎數據輸入自訓練的詞向量模型，生成對應的
4、s102，將所述高維向量表示輸入至移除位置嵌入的大模型中，對移除位置嵌入的大模型進行訓練和調優，獲得初步訓練好的大模型；
5、s103，使用驗證集對初步訓練好的大模型進行性能評估，基于評估結果，對初步訓練好的大模型進行多輪迭代訓練，獲得最終訓練好的大模型。
6、優選地，還包括s104，將最終訓練好的大模型部署到實際應用場景中，利用實際應用場景中獲取的新數據，持續對最終訓練好的大模型進行優化。
7、優選地，移除位置嵌入的大模型采用基于transformer架構的詞向量模型。
8、優選地，將高維向量表示輸入至移除位置嵌入的大模型中包括：將高維向量表示輸入至移除位置嵌入的大模型的transformer結構的第一層。
9、優選地，對移除位置嵌入的大模型進行訓練和調優包括：將生成的高維向量表示輸入到基于移除位置嵌入的大模型的正向模型和反向模型中分別進行訓練，所述正向模型和所述反向模型訓練過程中，所述正向模型使用正例進行推理，所述反向模型使用反例進行排除和優化，并將正向模型和反向模型的輸出通過反向損失進行反饋，用于下一輪的訓練調整。
10、優選地，使用驗證集對初步訓練好的大模型進行性能評估，包括通過計算初步訓練好的大模型、正向模型和反向模型的準確率、召回率和損失值，判斷初步訓練好的大模型的調優效果。
11、優選地，根據評估結果，進一步調整初步訓練好的大模型的超參數和反向損失權重，進行多輪迭代訓練，直至初步訓練好的大模型的表現達到預期的精度要求。
12、本專利技術第二方面提供了一種基于優質數據進行數據增強的大模型訓練裝置，包括：
13、高維輸入獲取模塊，用于將基礎數據輸入自訓練的詞向量模型，生成對應的高維向量表示；
14、初步訓練模塊，用于將所述高維向量表示輸入至移除位置嵌入的大模型中，對移除位置嵌入的大模型進行訓練和調優，獲得初步訓練好的大模型；
15、最終訓練模塊，使用驗證集對初步訓練好的大模型進行性能評估，基于評估結果，對初步訓練好的大模型進行多輪迭代訓練，獲得最終訓練好的大模型。
16、本專利技術第三方面還提供了一種存儲器，存儲有多條指令，所述指令用于實現如第一方面所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法。
17、本專利技術第四方面還提供了一種電子設備，包括處理器和與所述處理器連接的存儲器，所述存儲器存儲有多條指令，所述指令可被所述處理器加載并執行，以使所述處理器能夠執行如第一方面所述基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法。
18、本專利技術的有益效果是：本專利技術提供的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法和裝置，通過將基礎數據輸入自訓練的詞向量模型生成對應的高維向量表示這樣的優質數據的增強策略來解決現有技術對海量低質數據依賴過重的問題，避免大模型訓練過程中出現數據質量參差不齊、泛化能力不足等現象。本申請通過優化數據輸入和增強數據處理能力，提升大模型的有效性和精度，不僅解決了現有技術對大數據和大模型的過度依賴問題，還顯著提升了大模型對優質數據的利用效率，增強了大模型的泛化能力和在實際應用中的表現，為大模型訓練提供更具可操作性、更高效的技術路徑。
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1.一種基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，還包括S104，將所述最終訓練好的大模型部署到實際應用場景中，利用實際應用場景中獲取的新數據，持續對所述最終訓練好的大模型進行優化。
3.如權利要求1所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，移除位置嵌入的大模型采用基于transformer架構的詞向量模型。
4.如權利要求3所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，將高維向量表示輸入至移除位置嵌入的大模型中包括：將高維向量表示輸入至移除位置嵌入的大模型的transformer結構的第一層。
5.如權利要求1所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，對移除位置嵌入的大模型進行訓練和調優包括：將生成的高維向量表示輸入到基于移除位置嵌入的大模型的正向模型和反向模型中分別進行訓練，所述正向模型和所述反向模型訓練過程中，所述正向模型使用正例進行推理，所述反向模型使用反例進行排除和優化，并將正向
6.如權利要求1所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，使用驗證集對初步訓練好的大模型進行性能評估，包括通過計算初步訓練好的大模型、正向模型和反向模型的準確率、召回率和損失值，判斷初步訓練好的大模型的調優效果。
7.如權利要求6所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，根據評估結果，進一步調整初步訓練好的大模型的超參數和反向損失權重，進行多輪迭代訓練，直至初步訓練好的大模型的表現達到預期的精度要求。
8.一種基于優質數據進行數據增強的大模型訓練裝置，其特征在于，包括：
9.一種存儲器，其特征在于，存儲有多條指令，所述指令用于實現如權利要求1-7任一項所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法。
10.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和與所述處理器連接的存儲器，所述存儲器存儲有多條指令，所述指令可被所述處理器加載并執行，以使所述處理器能夠執行如權利要求1-7任一項所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，還包括s104，將所述最終訓練好的大模型部署到實際應用場景中，利用實際應用場景中獲取的新數據，持續對所述最終訓練好的大模型進行優化。
3.如權利要求1所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，移除位置嵌入的大模型采用基于transformer架構的詞向量模型。
4.如權利要求3所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，將高維向量表示輸入至移除位置嵌入的大模型中包括：將高維向量表示輸入至移除位置嵌入的大模型的transformer結構的第一層。
5.如權利要求1所述的基于優質數據進行數據增強的大模型訓練方法，其特征在于，對移除位置嵌入的大模型進行訓練和調優包括：將生成的高維向量表示輸入到基于移除位置嵌入的大模型的正向模型和反向模型中分別進行訓練，所述正向模型和所述反向模型訓練過程中，所述正向模型使用正例進行推理，所述反向模型使用反例進行排除和優化，并將正向...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李陽，楊景欽，
申請(專利權)人：北京同象千方科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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