【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及数据处理相关，具体是一种基于transformer架构的自然语言处理模型的训练方法。
技术介绍
1、自然语言处理技术近年来取得了显著进展，尤其是在深度学习模型的推动下，transformer等大规模预训练模型（如bert、gpt、t5）显著提升了计算机对人类语言的理解能力。这类模型通过自注意力机制可以处理长文本，捕捉复杂的语义依赖关系，使得人机交互中的自然语言理解能力大幅增强。然而，现有的自然语言处理技术在实际应用中仍存在一定局限性。
2、现有技术中，传统的基于transformer网络架构的自然语言处理模型在处理长文本和复杂语义时表现不佳，难以准确捕捉全局语义关系和复杂指令的核心意图，容易导致任务解析误差，在自然语言训练过程中，采用传统的梯度下降法和其变体算法容易在高维参数空间中出现梯度消失、梯度爆炸，或者陷入局部最优解，影响模型的训练效率和性能表现，同时，固定学习率的方式也无法动态适应模型的训练过程。
3、现有技术中，基于transformer网络架构的自然语言处理模型在任务分类和意图解析时...
【技术保护点】
1.基于Transformer架构的自然语言处理模型的训练方法，包括步骤：获取输入的文本数据并进行预处理，将预处理后的文本送入基于Transformer网络架构的自然语言处理模型进行训练，其特征在于，Transformer网络架构的前馈网络的训练采用动态自适应神经优化算法，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于Transformer架构的自然语言处理模型的训练方法，其特征在于，步骤S12中，控制参数调整公式表示如下：
3.根据权利要求2所述的基于Transformer架构的自然语言处理模型的训练方法，其特征在于，步骤S14中，将状态变量通过非...
【技术特征摘要】
1.基于transformer架构的自然语言处理模型的训练方法，包括步骤：获取输入的文本数据并进行预处理，将预处理后的文本送入基于transformer网络架构的自然语言处理模型进行训练，其特征在于，transformer网络架构的前馈网络的训练采用动态自适应神经优化算法，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于transformer架构的自然语言处理模型的训练方法，其特征在于，步骤s12中，控制参数调整公式表示如下：
3.根据权利要求2所述的基于transformer架构的自然语言处理模型的训练方法，其特征在于，步骤s14中，将状态变量通过非线性函数转换，以生成新的参数更新方向，具体为：
4.根据权利要求3所述的基于transformer架构的自然语言处理模型的训练方法，其特征在于，步骤s15中，根据转换后的状态变量和既定的学习率更新前馈网络参数权重和偏置，更新方式表示如下：
5.根据权利要求4所述的基于transformer架构的自然语言处理模型的训练方法，其特征在于，步骤s17中，扩展系数和前馈网络的权重的学习率调整方式表示如下：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：林舟，宋颜宁，王昌成，
申请(专利权)人：山东达创网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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