摘要
本发明公开了一种基于混合遗传算法的私有生成式大模型优化系统,属于人工智能技术领域,要解决的技术问题为:如何压缩模型规模、简化特征维度以提升推理效率,同时尽量保持模型精度。包括包括多源异构数据微调模块、大模型构建模块、混合遗传算法优化模块、扩散式编码器特征提取模块、课程式噪声鲁棒性提升模块、激活函数优化模块以及特征降维与低秩压缩模块,各模块相互配合,逐步对大模型从数据、结构、训练、鲁棒性、激活函数和模型压缩各方面进行了深入优化,产出一个能够充分学习新能源车企财务数据且表现优异、鲁棒可靠、资源友好的生成式大模型。
技术关键词
混合遗传算法
模型优化系统
多源异构数据
噪声鲁棒性
编码器
特征提取模块
降维技术
矩阵低秩分解
染色体
重建误差
迁移学习策略
融合特征提取
参数
鲁棒性评估
解码器
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海量视频数据
掩膜
迭代优化方法
图像重建
编码器
天气
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参数
驱动步进电机
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关键点
姿态估计方法
机器人位姿
深度卷积神经网络
编码器