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一种大模型非时序训练数据质量评价方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023114057413
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023114057413 | 专利名称 | 一种大模型非时序训练数据质量评价方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06F 18/15 (2023.01),G06F 18/214 (2023.01),G06F 18/21 (2023.01),G06F 18/2411 (2023.01),G06F 18/2413 (2023.01),G06F 18/243 (2023.01),G06N 5/01 (2023.01),G06N 20/20 (2 |
| 申请人 | 南京邮电大学 | 申请地址 | 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号 |
| 发明人 | 王攀,刘沣汉 | 申请日期 | 2023-10-27 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2026-09-23 17:33:30 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种大模型非时序训练数据质量评价方法，从宏观与微观两个角度出发对大模型预训练数据集的质量做出评价。宏观层面：对数据集总量、数据类分布情况进行检查，考虑到数据的特殊性，还对数据集时效性进行检查，对数据集质量进行初步评价。微观层面：将数据集特征与标签的关联强度作为数据集质量评价标准，对数据集进行评价时为了降低大规模数据集背景下的工作量，预先采用分层抽样的方法对原始数据集进行样本抽取；评价过程包括特征重排列测试、标签重排列测试，并通过置换检测进行辅助，对数据集的质量作出评价。该方法可以帮助研究人员对大规模数据集进行高效快速的质量评估，降低数据集质量对模型训练结果的影响，减少模型迭代成本。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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