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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利模型训练方法、设备、存储介质和程序产品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：CN120278285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510774535.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权模型训练方法、设备、存储介质和程序产品是由马嘉威;李令君;吴韶华设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了模型训练方法、设备、存储介质和程序产品，涉及人工智能技术领域，本申请通过问答模型为每个问题生成问题响应组后，可以根据各个响应的优势值，分别从各个问题响应组中筛选得到优势值不同的第一响应和第二响应。由于第一响应的优势值高于第二响应的优势值，故可以将第一响应看作是正样本对的响应，以及将第二响应看作是负样本对的响应。又由于该正负样本对是从问答模型的输出响应中筛选得到的，故该正负样本对可以是与问答模型的动态错误分布相匹配的，进而基于第一响应和第二响应对问答模型进行训练时，可以缩短问答模型的训练时长，提高模型训练效率，解决了一些技术中的模型训练效率低的问题。

本发明授权模型训练方法、设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 在当前训练迭代中，将第一样本数据集中的问题输入问答模型，所述问答模型用于为每个所述问题分别生成问题响应组，每个所述问题响应组包括同一问题的多个响应和所述问答模型生成各个所述响应的当前概率； 确定各个所述响应的优势值，所述优势值表征各个所述响应相对于所在问题响应组中其它响应的准确程度； 在每个所述问题响应组中，分别筛选具有第一优势值的第一响应和具有第二优势值的第二响应，所述第一优势值高于所述第二优势值； 依据所述第一响应和所述第二响应的当前概率和参考概率，更新所述问答模型的参数，所述参考概率是指在所述当前训练迭代之前，所述问答模型生成所述第一响应和所述第二响应的概率； 在下一训练迭代中，使用在所述当前训练迭代中得到的参数更新后的问答模型，重新生成问题的问题响应组，并依据重新生成的问题响应组，重新筛选第一响应和第二响应，以及依据重新筛选得到的第一响应和第二响应的当前概率和参考概率，更新所述问答模型的参数； 其中，所述依据所述第一响应和所述第二响应的当前概率和参考概率，更新所述问答模型的参数，包括： 确定所述第一响应的当前概率与参考概率之间的第一对数似然比，以及确定所述第二响应的当前概率与参考概率之间的第二对数似然比； 依据所述第一对数似然比和所述第二对数似然比，确定所述问答模型输出所述第一响应和所述第二响应的概率差异变化趋势； 依据所述概率差异变化趋势，更新所述问答模型的参数。

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