【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，更具体地说，涉及模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型(large language models，llms)已成为解决各种自然语言处理任务的强大工具。通过针对这些模型在大规模数据集上进行预训练，能够捕捉到丰富的语言模式和知识，从而在多种任务上展现出卓越的性能。然而，llms在实际应用中面临一些挑战，尤其是在需要跨任务泛化的场景中。
2、传统的llms训练方法依赖于大量的标记实例来微调模型，这在现实世界中往往不可行。这是因为对于许多任务来说，获取大量标注数据既昂贵又耗时。此外，当面对未见任务时，这些模型通常需要重新训练或调整，这限制了它们的适应性和灵活性。为了解决这些问题，提出了基于指令微调(instruction finetuning，ift)的方法，通过使用自然语言描述来指导模型完成特定任务。
3、但是，尽管ift在一定程度上提高了模型的跨任务泛化能力，但它仍然依赖于实例训练，这限制了模型在面对新任务时的快速适应能力...
【技术保护点】
1.一种模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述基于所述适配器权重、所述教师模型对应的目标权重、所述学生输出结果、所述训练输入对应的真实输出标签、所述学生输出分布和所述教师输出分布，计算训练损失，包括：
3.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，在获取训练数据之前，所述训练方法还包括：
4.如权利要求3所述的训练方法，其特征在于，所述获取预训练数据，包括：
5.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，在获取训练数据之前，所述训练方法还包括：
6.如权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述基于所述适配器权重、所述教师模型对应的目标权重、所述学生输出结果、所述训练输入对应的真实输出标签、所述学生输出分布和所述教师输出分布，计算训练损失，包括：
3.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，在获取训练数据之前，所述训练方法还包括：
4.如权利要求3所述的训练方法，其特征在于，所述获取预训练数据，包括：
5.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，在获取训练数据之前，所述训练方法还包括：
6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：何世柱，张元哲，刘康，赵军，廖桓萱，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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