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龙图腾网获悉深圳市大数据研究院申请的专利通信和内存高效的大模型分布式训练方法、文本分类方法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：CN119474891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510067042.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权通信和内存高效的大模型分布式训练方法、文本分类方法是由蔡智捷;陈浩泷;朱光旭设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本通信和内存高效的大模型分布式训练方法、文本分类方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种通信和内存高效的大模型分布式训练方法、文本分类方法，属于人工智能技术领域。该方法包括：根据模型扰动向量和扰动超参数对原始本地分类模型进行模型扰动，得到第一参考分类模型和第二参考分类模型，通过第一参考分类模型对语言文本进行文本分类，得到第一文本类别，通过第二参考分类模型对语言文本进行文本分类，得到第二文本类别，根据文本类别标签、第一文本类别和第二文本类别计算损失差值，并获取损失差值的原始符号，将原始符号发送给服务器，并接收服务器对原始符号进行聚合得到的目标符号，根据目标符号、模型扰动向量和预设学习率对原始本地分类模型进行更新，得到目标分类模型，能够提高模型训练的效率。

本发明授权通信和内存高效的大模型分布式训练方法、文本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种通信和内存高效的大模型分布式训练方法，其特征在于，应用于终端设备，所述方法包括： 获取语言文本以及所述语言文本的文本类别标签； 接收服务器发送的随机种子，根据所述随机种子生成模型扰动向量； 获取扰动超参数，根据所述模型扰动向量和所述扰动超参数对原始本地分类模型进行模型扰动，得到第一参考分类模型和第二参考分类模型； 通过所述第一参考分类模型对所述语言文本进行文本分类，得到第一文本类别； 通过所述第二参考分类模型对所述语言文本进行文本分类，得到第二文本类别； 根据所述文本类别标签、所述第一文本类别和所述第二文本类别计算损失差值，并获取所述损失差值的原始符号；所述原始符号用于指示所述损失差值大于等于0或者小于0； 将所述原始符号发送给所述服务器，并接收所述服务器对所述原始符号进行聚合得到的目标符号；所述目标符号为所述服务器从各个终端设备发送的原始符号中筛选出的出现频次最多的原始符号； 对所述目标符号、所述模型扰动向量和预设学习率进行乘法运算，将所述原始本地分类模型的模型参数与乘法运算的计算结果相减，得到目标分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市大数据研究院，其通讯地址为：518172 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2001号道远楼225室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。