深圳追一科技有限公司潘晟锋获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳追一科技有限公司申请的专利模型训练及应用方法、装置、计算机设备及存储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：CN115017973B 。
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：202210482703.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型训练及应用方法、装置、计算机设备及存储介质是由潘晟锋;刘云峰;文博设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练及应用方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取训练样本数据；根据所述训练样本数据，分别构建对应的正向注意力权重矩阵和反向注意力权重矩阵，所述正向注意力权重矩阵用于预测所述训练样本数据中各元素的相邻下一元素，所述反向注意力权重矩阵用于预测所述训练样本数据中各元素的相邻上一元素；根据所述正向注意力权重矩阵和所述反向注意力权重矩阵，构建双向注意力权重矩阵；根据所述双向注意力权重矩阵对预设模型进行训练。本申请可实现同时进行双向编码，提高了对预设模型的训练效率，可节省硬件资源，提高硬件处理速度，提高了模型生成数据的准确性。
本发明授权模型训练及应用方法、装置、计算机设备及存储介质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： 获取训练样本数据； 根据所述训练样本数据，分别构建对应的正向注意力权重矩阵和反向注意力权重矩阵，所述正向注意力权重矩阵用于预测所述训练样本数据中各元素的相邻下一元素，所述反向注意力权重矩阵用于预测所述训练样本数据中各元素的相邻上一元素； 根据所述正向注意力权重矩阵和所述反向注意力权重矩阵，构建不带有自身信息的双向注意力权重矩阵； 根据所述正向注意力权重矩阵对所述训练样本数据进行处理，得到第一损失；根据所述反向注意力权重矩阵对所述训练样本数据进行处理，得到第二损失；根据所述双向注意力权重矩阵对所述训练样本数据进行处理，得到第三损失； 根据所述第一损失、所述第二损失和所述第三损失，确定总损失，根据所述总损失对预设模型进行训练。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳追一科技有限公司，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区粤海街道科技园社区科苑路8号讯美科技广场3号楼23A、23B；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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