北京百度网讯科技有限公司王硕寰获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利多模态大模型的训练方法、装置及电子设备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：CN119476386B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411366471.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权多模态大模型的训练方法、装置及电子设备是由王硕寰;尚骏远;杨茵淇;孙宇;吴华设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本多模态大模型的训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了多模态大模型的训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音技术、大模型等技术领域。具体实现方案为：获取训练数据以及初始的多模态大模型；对训练数据中的至少两个模态下的样本数据块序列进行拼接处理，得到样本拼接序列；结合样本拼接序列，对多模态大模型进行训练；其中，结合至少两个模态下的样本数据块序列对多模态大模型进行训练处理，使得训练得到的多模态大模型能够适用于多种多模态理解任务和多模态生成任务，扩展了多模态大模型的适用场景；且仅使用多模态大模型，能够避免多个网络级联导致的级联错误等。
本发明授权多模态大模型的训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多模态大模型的训练方法，所述方法包括： 获取训练数据以及初始的多模态大模型；所述训练数据包括：至少两个模态下的样本数据对应的样本数据块序列；所述模态包括以下至少两种：文本、图像、音频、视频； 对所述至少两个模态下的样本数据块序列进行拼接处理，得到样本拼接序列； 结合所述样本拼接序列，对所述多模态大模型进行训练；所述样本拼接序列用于输入所述多模态大模型，得到预测拼接序列； 所述多模态大模型采用单向注意力机制；所述样本拼接序列由第一模态下的样本数据块序列、第二模态下的样本数据块序列、第三模态下的样本数据块序列拼接得到； 所述多模态大模型对所述样本拼接序列进行处理得到所述预测拼接序列的方式包括： 根据所述第一模态下的样本数据块序列中的最后一个样本数据块，预测得到所述第二模态下的首个预测数据块； 根据所述第二模态下的样本数据块序列中的最后一个样本数据块，预测得到所述第三模态下的首个预测数据块。
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