模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品

本公开关于模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：将训练演示和训练指令输入超网络编码器内；将编码结果输入适配器生成器内；基于适配器权重调整学生模型；将训练输入和编码结果输入调整后的学生模型；将训练数据输入教师模型，获得教师输出分布；计算训练损失；基于训练损失对超网络和学生模型进行训练。这样，可以基于训练演示和训练指令利用适配器生成器获得适配器权重，即可以自动从训练指令中生成特定任务的适配器，而无需对未见任务进行重新训练，降低了对大量标记数据的依赖，可以提高模型的跨任务泛化能力。并且，还可以实现降低计算开销、节省计算成本，提高了模型在实际应用中的适应性和灵活性。