摘要
本发明涉及大语言模型技术领域,具体为基于人工智能自适应的NLP大模型分析系统,包括数据采集预处理模块、特征工程模块、模型训练模块、模型评估验证模块、模型优化调优模块、模型部署服务模块、实时监控反馈模块和迭代隐私防护模块:所述数据采集预处理模块用于数据采集、数据清洗和数据增强,本发明通过Docker和Kubernetes进行模型部署,保证模型可以在生产环境中高效运行,并能根据需求进行扩展,监控模型的响应时间和错误率,确保模型在生产环境中的稳定性和可靠性,采用差分隐私和联邦学习技术,确保用户数据在处理和训练过程中的隐私安全。
技术关键词
分析系统
模型训练模块
Kubernetes技术
特征工程
联邦学习技术
特征提取单元
特征选择
梯度下降优化算法
数据采集单元
多模态深度学习
差分隐私
监督学习技术
随机搜索方法
清洗单元
保护单元
监控单元
保护用户隐私
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选取系统
模型训练模块
集成模块
知识图谱构建
案例库
文本
特征数据提取
模型训练模块
分类方法
关键词提取算法
密码分析方法
密钥
密码分析系统
明文
分组加密算法
分析系统
贝叶斯网络模型
节点
网络结构
模糊综合评价法