AI模型训练参数动态优化系统

本发明公开了AI模型训练参数动态优化系统，涉及人工智能模型训练优化技术领域。本方案通过实时监测梯度范数并融合频次加权机制，实现动态梯度自适应裁剪，突破固定阈值限制，在扩大批次规模30％的同时保障模型精度；创新性地将权重矩阵分解为低秩因子矩阵压缩内存至O(n+m)，同步结合策略感知蒸馏技术，利用对比学习动态生成奖励信号替代人工偏好标注，实现参数轻量化与知识迁移协同优化；针对异构设备环境，设计算力感知的参数组自动划分机制，采用异步加权聚合降低通信冗余40％；构建数据‑参数联合调优闭环，集成实时数据清洗框架与参数规范化模块动态调整优化器超参数。本系统以全链路自适应架构为边缘计算与大模型训练提供高效解决方案。