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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京金山數(shù)字娛樂科技有限公司;成都金山互動娛樂科技有限公司申請的專利一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114638238B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202011487910.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/58；該發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法及裝置是由李長亮;郭馨澤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-12-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法及裝置，其中所述方法包括：獲取包括至少一個訓(xùn)練樣本對的訓(xùn)練樣本集合，其中，每個所述訓(xùn)練樣本對包括訓(xùn)練樣本和原始訓(xùn)練標(biāo)簽；根據(jù)所述訓(xùn)練樣本集合訓(xùn)練多個原始模型，基于所述多個原始模型確定所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的預(yù)測標(biāo)簽，通過所述預(yù)測標(biāo)簽和所述原始訓(xùn)練標(biāo)簽生成目標(biāo)訓(xùn)練標(biāo)簽；通過所述訓(xùn)練樣本和所述目標(biāo)訓(xùn)練標(biāo)簽對目標(biāo)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至達(dá)到訓(xùn)練停止條件。

本發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：獲取包括至少一個訓(xùn)練樣本對的訓(xùn)練樣本集合，其中，每個所述訓(xùn)練樣本對包括訓(xùn)練樣本和原始訓(xùn)練標(biāo)簽；根據(jù)所述訓(xùn)練樣本集合訓(xùn)練多個原始模型，基于所述多個原始模型確定所述訓(xùn)練樣本對應(yīng)的預(yù)測標(biāo)簽，通過所述預(yù)測標(biāo)簽和所述原始訓(xùn)練標(biāo)簽生成目標(biāo)訓(xùn)練標(biāo)簽，其中，所述多個原始模型根據(jù)目標(biāo)模型對應(yīng)的作為主任務(wù)的自然語言處理任務(wù)確定、且具有不同結(jié)構(gòu)，所述預(yù)測標(biāo)簽根據(jù)所述多個原始模型輸出的每個訓(xùn)練樣本對應(yīng)的多個原始預(yù)測概率求平均值得到；所述通過所述預(yù)測標(biāo)簽和所述原始訓(xùn)練標(biāo)簽生成目標(biāo)訓(xùn)練標(biāo)簽，包括：將每個訓(xùn)練樣本對應(yīng)的預(yù)測標(biāo)簽和所述原始訓(xùn)練標(biāo)簽進(jìn)行權(quán)重融合，得到每個訓(xùn)練樣本對應(yīng)的目標(biāo)訓(xùn)練標(biāo)簽；通過所述訓(xùn)練樣本和所述目標(biāo)訓(xùn)練標(biāo)簽對所述目標(biāo)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至達(dá)到訓(xùn)練停止條件。

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