赛普拉斯半导体申请保护隐私的小语言模型的参数高效训练专利，在IC设备上配置经训练的SLM以提供服务
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2026-08-15 12:48:13
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国家知识产权局信息显示，赛普拉斯半导体公司申请一项名为“保护隐私的小语言模型的参数高效训练”的专利，公开号CN122571645A，申请日期为2026年2月。
专利摘要显示，一种隐私保护小语言模型的参数高效训练的系统和方法。该方法包括确定IC设备缺少足够的资源来成功地执行LLM以提供服务，该LLM是使用包括参数的集合的原始训练数据集来训练的。该方法包括基于原始训练数据集生成与原始训练数据集相比优化的训练数据集。优化的训练数据集表示原始训练数据集。该方法包括基于较小尺寸的优化的训练数据集构建包括多个堆叠层的小语言模型（SLM）。该方法包括利用优化的训练数据集来训练SLM以生成经训练的SLM。该方法包括在IC设备上配置经训练的SLM以提供服务。
声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。
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