CN119443313A 一种多模型协同蒸馏与动态微调模型的训练方法及系统 （成都数默科技有限公司）_第1页
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一种多模型协同蒸馏与动态微调模型的训涉及一种多模型协同蒸馏与动态微调模型的训2步骤一：进行数据集的收集与整合，将数据集中未标注数步骤二：将训练集输入到多个大语言模型当中，通过提；步骤二：计算损失函数，使用交叉熵损失计算衡量模型生成;3;;;并与数据集中已标注数据整合为一个完整的数据集，再将该完整的数据集划分为训练集、410.根据权利要求7所述的多模型协同蒸馏与动态微调模型的训练系统，其特征在于：5[0005]上述专利利用教师模型的推理过程和推理过程中生成的标签对学生模型进行蒸微调优化模型的一种多模型协同蒸馏与动态微调模型6;;;7BLEU分数用于评估生成的文本与参考文本的重合度，BLEU分数的具体求解公式;89测试集上做最后一次验证的目的是用于全面评估学生模型的泛化能力和最;;;BLEU分数用于评估生成的文本与参考文本的重合度，BLEU分数的具体求解公式;[0035]数据处理模块包括数据收集与初步处理模块、多模型投票模

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