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公开(公告)号：CN118466940A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410600600.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种根据用户需求对模型进行拆解复用的方法，当用户无法获取到与需求相符合的模型时，首先对用户的需求进行分解，变成多个相互独立的子任务，然后对每个子任务，检索并获取一个包含能子任务的能力的模型；对每个获取到的模型，从模型的每一层中挑选出和该子任务相关的神经元，组成新的层，并通过适应损失对该新层进行参数更新；在所有层都进行了相同的操作以后，把这些层组合起来构成对应该子任务的模型，并通过组合损失对该模型进行参数更新；在每个用户需要的子任务都有对应的模型了以后，将这些模型组合起来，通过打包损失对组合后的模型进行参数更新，从而获得与用户需求相应的模型。
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