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龙图腾网获悉联通沃音乐文化有限公司申请的专利一种多模态多任务大模型的训练方法、系统及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：CN119848289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510318958.3，技术领域涉及：G06F16/635；该发明授权一种多模态多任务大模型的训练方法、系统及介质是由林金怡;郭友;余武;胡高生;吴伟华;邓宇翔;梁国裕;林昊天设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态多任务大模型的训练方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种多模态多任务大模型的训练方法、系统及介质。该方法包括：采集音乐多模态数据，根据音乐多模态数据进行模型训练，获得用户音乐偏好模型，对用户音乐偏好模型进行测试，获得模型测试数据，包括模型通用性测试数据和模型计算效率数据，根据模型通用性测试数据处理获得模型通用性评估指数，根据模型计算效率数据处理获得计算效率评估指数，根据模型通用性评估指数以及计算效率评估指数处理获得模型性能评估指数，并获得对应模型修正策略数据，从而实现提升模型训练精度和计算效率的目的。

本发明授权一种多模态多任务大模型的训练方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态多任务大模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集音乐用户相关的多模态数据，根据多模态数据进行模型训练，获得用户音乐偏好模型； 所述多模态数据包括用户基本信息数据、用户操作记录数据、音乐播放历史数据、音乐基本属性数据和音乐音频特征数据； 用户基本信息数据包括年龄数据、性别数据和地域数据； 用户操作记录数据包括收藏数据、点赞数据、分享数据和评论数据； 音乐播放历史数据包括歌曲名称数据、播放次数和播放时长； 音乐基本属性数据包括歌曲类型数据、歌手信息数据、发行时间、歌词内容数据和音乐风格标签数据； 音乐音频特征数据包括节奏特征数据、旋律特征数据和音色特征数据； 根据所述用户基本信息数据、用户操作记录数据、音乐播放历史数据、音乐基本属性数据和音乐音频特征数据进行模型训练，获得用户音乐偏好模型； 其中，模型训练过程中通过从歌曲名称数据、歌词内容数据中提取情感倾向数据和主题关键词数据作为文本特征数据进行模型训练，获得用户音乐偏好模型； 对所述用户音乐偏好模型进行测试，获得模型测试数据，包括模型通用性测试数据和模型计算效率数据； 所述模型通用性测试数据包括模型准确率测试数据、跨数据集学习准确率数据和任务性能一致性数据； 跨数据集学习准确率表示模型对于不同数据集的准确率，用正确预测样本集数占总测试样本集数的比例来表示； 模型任务性能一致性数据是用于衡量模型在音乐偏好预测、音乐分类和音乐情感分析三种任务下性能均衡程度的量化数据，通过计算音乐偏好预测准确率、音乐分类准确率和音乐情感分析准确率的方差来表示； 所述模型准确率测试数据包括音乐偏好预测准确率、音乐分类准确率和音乐情感分析准确率； 所述模型计算效率数据包括内存占用率、CPU使用率和模型推理时间； 根据所述模型通用性测试数据处理获得模型通用性评估指数，包括根据所述音乐偏好预测准确率、音乐分类准确率和音乐情感分析准确率处理获得模型准确性评估指数； 根据所述模型准确性评估指数、跨数据集学习准确率数据和任务性能一致性数据处理获得模型通用性评估指数； 根据所述模型计算效率数据处理获得计算效率评估指数； 根据所述模型通用性评估指数以及所述计算效率评估指数处理获得模型性能评估指数，并获得对应模型修正策略数据。

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