基于流体力学自然语言问答模型的微调方法

一种基于流体力学自然语言问答模型的微调方法，由收集问答语料数据集、预处理数据集、构建动态压力自适应网络、训练动态压力自适应网络、测试动态压力自适应网络、参数调优步骤组成。本发明提出的动态压力自适应网络，基于流体力学原理构建网络结构，用于模拟信息在神经网络中的动态流动、分布与调节过程，通过模拟流体在受压环境中路径调整规律，实现对特征信息流的自适应控制与压缩，提升了模型的表达效率。所构建的动态压力自适应网络在自然语言处理场景，表现出优异的性能。通过将高维特征表示进行低秩建模和动态压缩，减小了模型参数体积，缩短了训练时间，降低了GPU显存，提高了运算速度，可用于自然语言问答。