北京
分享至
国家知识产权局信息显示，昆明理工大学;哈尔滨工业大学(深圳）(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）;中国科学技术大学;东北大学;沈阳雅译网络技术有限公司申请一项名为“基于层级激活差异感知的大模型翻译参数高效微调方法”的专利，公开号CN122311334A，申请日期为2026年3月。
专利摘要显示，本发明涉及基于层级激活差异感知的大模型翻译参数高效微调方法，属于自然语言处理和大模型微调技术领域。为了解决现有大语言模型（LLMs）在低资源机器翻译任务中存在的预训练偏置主导及层级功能不平衡问题；本发明包括：首先利用累积激活强度和跨层激活方差精准定位对机器翻译任务敏感的模型模块；随后基于激活差异度指标将模型层级划分为任务适应层和遗留惰性层；引入可学习的潜在门控参数生成层级特定的调制因子；在参数高效微调过程中，利用调制因子对任务适应层进行信号放大，同时对遗留惰性层进行抑制。本发明通过结构化地区分优化方向，有效提升了中文到老挝语、高棉语等低资源语言的翻译性能。
声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。
本文源自：市场资讯
作者：情报员
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
