摘要
本发明公开了一种基于生成式人工智能的私有化大模型构建方法及系统,涉及私有化大模型技术领域,所述方法包括由企业内部系统或金融数据库获取数据源,对数据预处理,建立私有化大模型,基于生态位动态优化算法进行前馈网络参数的调优,并基于非平衡动态优化的自编码神经网络算法优化网络训练过程。本发明有效克服传统优化算法在高维金融数据中容易陷入局部最优的问题,能够更好地应对金融市场中数据的快速变化和复杂特性,提升了模型在面对金融数据中的异常值、噪声和极端事件时的鲁棒性,增强模型的稳定性和预测准确性。
技术关键词
模型构建方法
神经网络算法
编码
金融
动态
奇异值分解重构
生态
噪声
模型构建系统
文本
重构参数
模型训练模块
可读存储介质
正则化参数
矩阵
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
施工人员管理
停电计划
信息采集模块
KKS编码
更换方法
路网拓扑结构
交通流量预测
流量预测模型
交通设施
数据
自动控制系统
内回流系统
动态补偿模块
水质在线监测设备
平衡反馈控制
高阶奇异值分解
故障诊断方法
振动加速度传感器
矩阵
故障诊断模型