CN119416885A 一种多模态大模型自适应学习方法及系统 （山东浪潮科学研究院有限公司）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种多模态大模型自适应学据任务难度和模型性能动态调整不同模块的权2图谱引导的自适应学习，利用知识图谱结构来指导模型在不同任务间进行自适应学;;;构建基于Baichuan2_7B的实体表示模型，将实体名称3采用基于Baichuan2_7B的联合实体和关系设置动态阈值t=μ+kxo，其中是所有预测关系置信度的平均值，σ是标准差，k是可仅保留置信度高于的关系作为候选新关系；;关系推断：基于图嵌入技术计算缺失关系的合理性得分，并设置4属性冲突解决：对于难以自动解决的冲突，生成待处;是模态i的注意力权重；是最终融合的特征表示；应用LayerNormalization技术对融合后的特λ是平衡因子；5;评分函数的具体实现采用以下方法为：TransE:f,(h,t)=-Ilh+r-tll，其中h,r,t6该系统通过权利要求1至7任一项所述的多模态大模型自适应学习方法实现多模态大所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，实现权利要求1至7[0010]这些问题导致现有的大模型在处理复杂、动态和多模态8;;9采用基于Baichuan2_7B的联合实体和关系仅保留置信度高于的关系作为候选新关系；;;;是模态i的注意力权重；是最终融合的特征表示；应用LayerNormalization技术对融合后的特λ是平衡因子；;评分函数的具体实现采用以下方法为：TransE:f,(h,t)=-Ilh+r-tll，其中h,本发明提供了一种基于动态知识图谱增强的多模态大模型自适应学习方法框架;;;是模态i的注意力权重；是最终融合的特征表示。应用LayerNormalization技术对融合后的特λ是平衡因子。评分函数的具体实现采用以下方法为：TransE:f,(h,t)=-Ilh+r-tll，其中h,[0056]本方法提供了一种基于动态知识图谱增强的多模态大模型自适应学习方法框架所述的多模态大模型自适应学习方法实现多模态大模型自;F=Attention;(M);是模态i的注意力权重；是最终融合的特征表示。应用LayerNormalization技术对融合后的特λ是平衡因子。评分函数的具体实现采用以下方法为：TransE:f,(h,t)=-Ilh+r-tll，其中h,序代码的指令使安装在扩展板或者扩

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