基于中小微商业全域运营的AI商业大模型训练方法

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基于中小微商业全域运营的AI商业大模型训练方法
申请号:CN202510145999
申请日期:2025-02-10
公开号:CN120086590A
公开日期:2025-06-03
类型:发明专利
摘要
本申请涉及商业数据处理领域,公开了基于中小微商业全域运营的AI商业大模型训练方法,包括以下步骤:采集中小微企业的运营数据;对运营数据进行预处理;采用深度神经网络模型获取运营数据的特征表示;对特征表示通过加权融合机制进行融合,得到综合特征向量;使用目标损失函数对综合特征向量进行优化;基于优化后的综合特征向量和损失函数结果,进一步优化融合特征和训练过程;对优化模型进行增量学习与在线训练。本发明通过分析和处理中小微企业运营数据,结合深度神经网络模型与加权融合机制,为企业提供精确的决策支持,帮助识别运营瓶颈,从而降低运营成本并提高效率,且实时调整和在线训练使得企业能够获得高效、灵活的运营管理方案。
技术关键词
模型训练方法 深度神经网络模型 融合特征 商业数据处理 卷积神经网络模型 企业 机制 梯度下降法 在线 误差 度量 算法 动态 特征值 指标 参数 瓶颈 决策