机器人大模型及其训练方法、装置

本公开公开了机器人大模型及其训练方法、装置，涉及机器人技术领域，机器人大模型采用基于Transformer架构的深度学习技术，包含48个编码器层和48个解码器层，每个编码器层具有32个自注意力头和前馈神经网络，模型参数规模达到150亿。模型通过多层神经网络结构和自注意力机制，实现对复杂语言任务的高效处理。训练数据来源广泛，包括网页文档、新闻文章、书籍等，经过去重、噪音过滤、语言检测和数据增强等预处理步骤，确保数据质量。模型训练在高性能分布式计算平台上进行，采用Adam优化器和学习率调度策略，通过Dropout和权重衰减技术防止过拟合。模型在机器人领域有广泛应用，能够赋能机房巡检机器人、迎宾机器人和建筑机器人，实现对自然语言的深度理解。