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龙图腾网获悉北京龙智数科科技服务有限公司申请的专利模型旁路调优方法及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：CN116737925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310619452.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权模型旁路调优方法及装置是由暴宇健;汪骞设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型旁路调优方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种模型旁路调优方法及装置。该方法包括：确定用于执行目标任务的大规模目标模型所对应的小规模目标模型，其中，小规模目标模型和大规模目标模型为目标模型的不同版本，小规模目标模型的模型规模小于大规模目标模型的模型规模；利用小规模目标模型和大规模目标模型构建双路目标模型，其中，小规模目标模型为双路目标模型的旁支网络，大规模目标模型为双路目标模型的主支网络；对双路目标模型进行训练：冻结双路目标模型中大规模目标模型的模型参数，对双路目标模型中小规模目标模型进行训练；利用训练后的双路目标模型执行目标任务。

本发明授权模型旁路调优方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型旁路调优方法，其特征在于，包括： 确定用于执行目标任务的大规模目标模型所对应的小规模目标模型，其中，所述小规模目标模型和所述大规模目标模型为目标模型的不同版本，所述小规模目标模型的模型规模小于所述大规模目标模型的模型规模；所述目标任务为文本分类任务，所述目标模型为文本分类模型，或者，所述目标任务为目标检测任务，所述目标模型为目标检测模型； 利用所述小规模目标模型和所述大规模目标模型构建双路目标模型，其中，所述小规模目标模型为所述双路目标模型的旁支网络，所述大规模目标模型为所述双路目标模型的主支网络； 对所述双路目标模型进行训练：冻结所述双路目标模型中所述大规模目标模型的模型参数，对所述双路目标模型中所述小规模目标模型进行训练； 利用训练后的所述双路目标模型执行所述目标任务； 利用所述小规模目标模型和所述大规模目标模型构建双路目标模型，包括： 确定所述小规模目标模型的网络层数N和所述大规模目标模型的网络层数M； 将所述大规模目标模型的M个网络层，按照网络层从前到后的顺序划分为N组，得到N个网络层组； 在保证所述小规模目标模型和所述大规模目标模型原本内部网络层之间的连接关系的基础上，将所述大规模目标模型的第i个网络层组的输出与所述小规模目标模型的第i-1个网络层的输入相加，作为所述小规模目标模型的第i个网络层的输入，得到所述双路目标模型； 其中，所述小规模目标模型和所述大规模目标模型的输入相同，均是所述双路目标模型的输入，所述小规模目标模型的输出作为所述双路目标模型的输出，M大于N，i最小为1，i最大为N。

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