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第2期电子学报Vol.53No.2
2025年2月ACTAELECTRONICASINICAFeb.2025
云边协同大模型块粒度重训方法
*
张青龙，韩锐，刘驰
（北京理工大学计算机学院，北京100081）
摘要：边缘侧大模型外部环境的不确定性（如路边摄像头画面中天气、光照、物体密度的变化），导致其输入数
据分布持续改变，因此需进行重训以维持高精度.受限于设备可用资源和重训窗口，现有技术仅能训练固定压缩模
型，其有限的泛化能力导致模型精度显著降低.本文提出云边协同大模型块粒度重训方法，引入模型重训缩放定律评
估不同块对边缘侧当前数据的精度贡献，以此为依据生成有限资源下最优重训方案，将云平台大模型中精度最相关部
分动态转换为边缘侧可重训小模型，构建大小模型协同训练系统.真实云边平台上对比实验表明，本文方法可以在相
同资源消耗下提升大模型重训精度81.24%，并支持最大至330亿参数大模型重训.
关键词：大模型；边缘侧动态环境；模型重训；缩放定律；云边大小模型协同训练
基金项目：国家重点研发计划（No.2023YFE0209100）；国家自然科学基金（No，No，No
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：0372-2112(2025)02-0287-14
电子学报URL:http://www.DOI:10.12263/DZXB
Cloud-EdgeCollaborativeRetrainingofFoundationModelsatthe
BlockGranularity
*
ZHANGQing-long,HANRui,LIUChi
(SchoolofComputerScience,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China)
Abstract:Foundationmodelsdeployedindynamicedgeenvironmentencountercontinuouslyevolvinginputdatadis⁃
tributions,requiringretrainingthemtomaintainhighaccuracy.However,existingretrainingtechniquescanonlytrainfixed
compressedmodelswithintheconstraintsofdeviceresourcesandretrainingwindows,thusconsiderablyloweringaccura⁃
ciesduetothesesmallmodels’limitedgeneralizationability.F
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