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大语言模型(LLM)在推理和生成任务中的表现显著提升,但现有的开源LLM在处理专业领域问题时仍存在知识不足,亟需针对特定任务进行微调。传统微调方法在多任务学习中难以兼顾低成本与高效性。为此,提出了一种名为PMoE的参数高效微调框架。该框架基于P-tuning方法,并引入混合专家机… … 相似文献
王浩;王珺;胡海峰;周飞飞;龚锐;张索非 《计算机应用研究》2025,(7):1956-1963
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在多任务推理服务场景下使用基于预训练-微调范式的Transformer模型存在很多困难:服务端必须维护每个下游任务的完整模型副本,从而造成很大的存储和显存开销.最近逐渐兴起的参数高效Transformer (PET)算法在不同的下游任务之间共享预训练模型,仅微调一小部分任务特定的… … 相似文献
魏学超;周哲;徐盈辉;张洁靖;谢源;孙广宇 《计算机研究与发展》2025,62(7):1816-1832
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随着移动互联网和位置服务的迅速发展;基于位置的社交网络已成为用户日常生活的一部分。深度学习技术;尤其是基于注意力机制和图神经网络的模型;在预测用户未来可能访问地点的下一个兴趣点推荐任务中取得了显著突破。系统回顾了过去五年内下一个兴趣点推荐算法的研究进展;重点分析了注意力机制和图神… … 相似文献
刘广腾;王峰;吴中博 《计算机科学与探索》2025,19(7):1747-1770
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随着深度传感器技术的迅速发展和激光扫描仪的广泛应用,三维点云数据在自动驾驶、机器人技术、地理信息系统以及制造业等多个领域发挥着关键作用。本文从多个视角出发,对点云场景分割技术进行详尽的综述。1）介绍本领域的常用数据集、采样方法及点云特征提取技术;2）系统性地概述点云场景的语义分割… … 相似文献
仇志江;张林;姚垚;冯小青;高俊涛 《中国图象图形学报》2025,30(7):2325-2342
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随着全球人口老龄化和生活方式的变化,慢性病(慢病)的管理和治疗变得日益重要.慢病包括心血管疾病、糖尿病、慢性呼吸系统疾病等,它们通常需要长期甚至终身的健康管理,其核心在于制定和执行长期的健康计划,包括合理饮食、适量运动、定期检查和用药管理等.近年来,大语言模型在医疗领域取得了一定… … 相似文献
吴天星;曹旭东;毕胜;陈亚;蔡平强;沙航宇;漆桂林;王昊奋 《计算机研究与发展》2025,62(7):1653-1667
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