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龙图腾网获悉北京卅三智慧教育科技有限公司申请的专利模型优化器、多跳问答模型训练、多跳问答方法和装置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：CN119940554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510110558.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权模型优化器、多跳问答模型训练、多跳问答方法和装置是由何光华;肖何;李思思设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型优化器、多跳问答模型训练、多跳问答方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型优化器、多跳问答模型训练方法和装置、多跳问答方法和装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理等技术领域。具体实现方案为：模型优化器包括：模型推理框架，用于获取模型的模型参数，并计算损失函数关于所述模型参数的梯度；哈密顿方程模块，用于基于所述梯度和哈密顿方程，得到动量；辛积分器，用于基于动量，通过辛积分算法得到更新模型参数，并维持模型的推理路径的几何结构；函数优化模块，用于最小化所述推理路径的曲率和扭曲度。

本发明授权模型优化器、多跳问答模型训练、多跳问答方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种多跳问答模型训练方法，所述方法包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括至少一个训练数据，所述训练数据包括：问题、答案以及至少一个相关事实信息，所述相关事实信息是指在多跳问答任务中用于推理和回答问题的至少两个相关事实文本，所述问题和所述答案均为文本； 获取多跳问答网络； 将所述训练数据集中的训练数据输入所述多跳问答网络，得到所述多跳问答网络输出的结果； 基于模型优化器和每次所述多跳问答网络输出的结果，训练所述多跳问答网络，得到训练完成的多跳问答网络，所述模型优化器用于调整所述多跳问答网络的模型参数； 所述模型优化器包括：模型推理框架，用于获取模型的模型参数，并计算损失函数关于所述模型参数的梯度；哈密顿方程模块，用于基于所述梯度和哈密顿方程，得到动量，所述动量用于表征连续模型参数之间推理的变化；辛积分器，用于基于所述动量，通过辛积分算法得到更新模型参数，并维持所述模型参数得到所述更新模型参数时推理路径的几何结构；函数优化模块，用于最小化所述推理路径的曲率和扭曲度； 所述辛积分器采用哈密顿量算法得到更新模型参数，所述哈密顿量算法包括：第一子算法和第二子算法之间的差，其中，所述第一子算法为改变模型参数的认知努力的算法，所述第二子算法为模型参数的相关性的算法，所述动量与所述第一子算法相关。

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