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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利训练多模态模型的方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114819180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210348800.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权训练多模态模型的方法、装置、设备及存储介质是由马潮;曹佐;左凯;周鑫;黄彦春;徐瑞聪;李东帅;张明设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练多模态模型的方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种训练多模态模型的方法、装置、设备及存储介质，属于机器学习技术领域。该方法包括：获取第一样本数据和第二样本数据对应的掩码处理后的第一特征数据和第二特征数据；分别对被掩码的特征进行预测处理，得到第一预测特征和第二预测特征；将第一特征数据中被掩码的特征替换为第一预测特征得到第三特征数据，将第二特征数据中被掩码的特征替换为第二预测特征得到第四特征数据；对第三特征数据与第四特征数据对应的拼合特征数据中的每个特征进行判别处理，得到拼合特征数据中每个特征是否被替换的判别结果；基于第一预测特征、第二预测特征和判别结果对多模态模型进行训练。采用本申请能够提高多模态模型训练的效率。

本发明授权训练多模态模型的方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练多模态模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一样本数据对应的掩码处理后的第一特征数据，以及第二样本数据对应的掩码处理后的第二特征数据，其中，所述第一样本数据与所述第二样本数据属于不同模态的数据；对所述第一特征数据中被掩码的特征进行预测处理，得到第一预测特征，对所述第二特征数据中被掩码的特征进行预测处理，得到第二预测特征； 将所述第一特征数据中被掩码的特征替换为所述第一预测特征，得到第三特征数据，将所述第二特征数据中被掩码的特征替换为所述第二预测特征，得到第四特征数据； 对所述第三特征数据与所述第四特征数据进行拼合处理，得到拼合处理后的拼合特征数据，并对所述拼合特征数据中的每个特征进行判别处理，得到所述拼合特征数据中每个特征是否被替换的判别结果； 基于所述第一预测特征、所述第二预测特征和所述判别结果，对多模态模型进行训练； 所述第一样本数据为图像数据，所述第二样本数据为文本数据； 所述对所述拼合特征数据中的每个特征进行判别处理，得到所述拼合特征数据中每个特征是否被替换的判别结果，包括： 对所述拼合特征数据中包括的每个关键图像特征进行判别处理，得到所述拼合特征数据中包括的各图像特征是否被替换的第一判别结果； 对所述拼合特征数据中包括的每个词特征进行判别处理，得到所述拼合特征数据中包括的各词特征是否被替换的第二判别结果； 所述基于所述第一预测特征、所述第二预测特征和所述判别结果，对多模态模型进行训练，包括： 基于所述第一预测特征、所述第二预测特征、所述第一判别结果以及所述第二判别结果，对多模态模型进行训练。

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