【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，特别地，涉及ai大模型，人机交互；具体而言，涉及一种节省ai大模型推理算力的方法及装置。
技术介绍
1、在自然语言处理领域，ai大语言模型(llm模型)的发展已经取得了显著的进步，llm模型能够处理和理解复杂的自然语言文本。
2、然而，现有的这些llm模型通常需要大量的计算资源，尤其是在进行推理时，不论是简单任务还是复杂任务，不论输入任务的复杂程度如何，大语言模型往往都需要消耗相似的算力。
3、例如，对于输入“你好”两字这样的简单输入和输入一道复杂求解的数学题这样的复杂输入，ai大语言模型的算力消耗并没有显著差异，这在资源利用上是不合理的。
4、为降低ai大语言模型的推理成本，提高推理效率，现阶段尝试了多种方法，其中一种常见的方法是通过减少模型的参数规模，或者对模型进行压缩和剪枝，来降低算力消耗。
5、然而，现有的这种方法会导致ai大语言模型的准确率下降，无法充分发挥大模型的优势。此外，这种方法也不能解决简单任务和复杂任务消耗相似算力的问题。
【技术保护点】
1.一种节省AI大模型推理算力的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的节省AI大模型推理算力的方法，其特征在于，所述S2步骤的所述简单任务分流的预设规则包括以下任一种或多种的组合：
3.根据权利要求1所述的节省AI大模型推理算力的方法，其特征在于，所述S32步骤的对分类模型进行训练的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的节省AI大模型推理算力的方法，其特征在于，所述S2步骤的模版匹配是使用预定义的规则和模式对输入任务进行匹配，判断输入任务是否属于简单任务，所述模版匹配包括以下步骤：
5.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种节省ai大模型推理算力的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的节省ai大模型推理算力的方法，其特征在于，所述s2步骤的所述简单任务分流的预设规则包括以下任一种或多种的组合：
3.根据权利要求1所述的节省ai大模型推理算力的方法，其特征在于，所述s32步骤的对分类模型进行训练的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的节省ai大模型推理算力的方法，其特征在于，所述s2步骤的模版匹配是使用预定义的规则和模式对输入任务进行匹配，判断输入任务是否属于简单任务，所述模版匹配包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的节省ai大模型推理算力的方法，其特征在于，所述s2步骤的输入任务的难易程度包括以下几个等级：
6.一种节...
【专利技术属性】
技术研发人员：司玉景，李全忠，何国涛，蒲瑶，
申请(专利权)人：普强时代珠海横琴信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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