一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法和系统技术方案

本发明专利技术适用于大模型任务优化调整技术领域，提供了一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法和系统。本发明专利技术通过进行应用任务监测，确定多个下游任务，匹配多个对应的LoRA模块，并初始化多个LoRA模块的矩阵参数；对多个LoRA模块进行参数训练，记录参数数据；使用句子嵌入模型，确定多个LoRA模块的嵌入表示；计算多个LoRA模块与多个下游任务之间的贡献权重，根据多个贡献权重，计算优化调整输出。能够针对多任务，实现更加灵活、适应性强的微调，动态平衡任务之间的资源分配与性能需求，能够有效应对多任务环境中的复杂性和异质性，且能够满足多任务系统的个性化要求，提升模型推理效率和整体表现。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于大模型任务优化调整，尤其涉及一种基于lora的大模型任务优化调整方法和系统。

技术介绍

1、随着大语言模型在各类实际应用中的广泛部署，用户的需求已不再局限于单一任务，越来越多的场景涉及跨领域、多任务的请求。例如，在智能家居、自动驾驶、医疗诊断等不同应用中，用户可能会提出复杂且随机的混合任务需求，这对模型的泛化能力、响应速度以及资源调度提出了更高的要求。

2、lora作为一种参数高效微调方法，提供了潜在的解决方案。lora通过冻结大部分模型参数，仅对特定的低秩矩阵进行调整，从而在计算成本较低的情况下，灵活适应特定任务场景。然而，现有技术中的lora应用，大多采用单一的微调策略，难以充分应对多任务环境中的复杂性和异质性，此外，不同任务对模型性能的需求也存在显著差异，单一的全局微调难以满足多任务系统的个性化要求。

技术实现思路

1、本专利技术实施例的目的在于提供一种基于lora的大模型任务优化调整方法和系统，旨在解决
技术介绍
中所提及的现有技术所存在的技术问题。

<p>2、本专利技术实本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于LoRA的大模型任务优化调整方法，其特征在于，所述进行应用任务监测，确定多个下游任务，匹配多个对应的LoRA模块，并初始化多个所述LoRA模块的矩阵参数具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于LoRA的大模型任务优化调整方法，其特征在于，所述LoRA结构由两个矩阵构成：，其中，为低秩分解的秩，为输入维度，为输出维度。

4.根据权利要求3所述的基于LoRA的大模型任务优化调整方法，其特征在于，所述初始化多个所述LoRA模块的LoRA结...

【技术特征摘要】

1.一种基于lora的大模型任务优化调整方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于lora的大模型任务优化调整方法，其特征在于，所述进行应用任务监测，确定多个下游任务，匹配多个对应的lora模块，并初始化多个所述lora模块的矩阵参数具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于lora的大模型任务优化调整方法，其特征在于，所述lora结构由两个矩阵构成：，其中，为低秩分解的秩，为输入维度，为输出维度。

4.根据权利要求3所述的基于lora的大模型任务优化调整方法，其特征在于，所述初始化多个所述lora模块的lora结构的矩阵参数中，矩阵初始化为全零矩阵，矩阵初始化为高斯分布。

5.根据权利要求3所述的基于lora的大模型任务优化调整方法，其特征在于，所述获取多个所述下游任务的数据集，对多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭慧，陈润泽，刘会鹏，余俊辉，杨富元，
申请(专利权)人：湖南先汇智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：