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龙图腾网获悉中债金科信息技术有限公司;中央国债登记结算有限责任公司申请的专利一种基于联邦迁移学习的模型训练方法、装置及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：CN120297366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510779368.0，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于联邦迁移学习的模型训练方法、装置及设备是由王延昭;唐华云;丁杭超;贾晨;张英鹏;尚亚欣;孙爽设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦迁移学习的模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于联邦迁移学习的模型训练方法、装置及设备，包括：接收主计算节点发送的、针对原始数据集进行知识蒸馏处理所获得的训练数据集，训练数据集中包含与原始数据集中各原始数据对应的训练数据，各训练数据分别包括：类别标签、结果标签及原因标签中的任意一种或几种标签；基于原始数据集及训练数据集分别对初始模型进行类别训练、结果训练及原因训练，获得初始类别损失、初始结果损失及初始原因损失；基于初始类别损失、初始结果损失及初始原因损失中的任意一种或几种损失，确定初始总损失，并基于初始总损失对初始模型进行参数调整，获得当前模型，直至满足预定的训练停止条件时，获得目标模型。本申请能提高模型训练的准确度。

本发明授权一种基于联邦迁移学习的模型训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦迁移学习的模型训练方法，应用于从计算节点，其特征在于，包括： 接收主计算节点发送的、针对从计算节点的原始数据集进行知识蒸馏处理所获得的训练数据集，训练数据集中包含与原始数据集中各原始数据对应的训练数据，各训练数据分别包括：类别标签、结果标签以及原因标签；所述原始数据为对话数据； 基于原始数据集以及训练数据集分别对初始模型进行链式蒸馏类别训练、链式蒸馏结果训练以及链式蒸馏原因训练，获得初始类别损失、初始结果损失以及初始原因损失； 基于初始类别损失、初始结果损失以及初始原因损失，采用链式蒸馏方法确定初始总损失，并基于初始总损失对初始模型进行参数调整，获得当前模型，直至满足预定的训练停止条件时，获得目标模型； 其中，所述训练数据集利用预定大模型根据提示词模板输出包含原因标签、结果标签以及类别标签的三个标签维度的训练数据，以得到与原始数据集对应的训练数据集； 在接收主计算节点发送的训练数据集之前，所述方法还包括： 接收主计算节点发送的第一公钥，基于第一公钥对本地的原始数据集进行加密，生成第一加密数据集； 将第一加密数据集发送给主计算节点，以供主计算节点基于与第一公钥对应的第一私钥、对第一加密数据集进行解密，获得原始数据集； 在接收主计算节点发送的训练数据集之前，所述方法还包括： 预先生成第二公钥以及与第二公钥对应的第二私钥； 将第二公钥发送给主计算节点，以供主计算节点基于第二公钥对训练数据集进行加密，获得第二加密数据集； 所述接收主计算节点发送的、针对从计算节点的原始数据集进行知识蒸馏处理所获得的训练数据集，具体包括： 接收主计算节点发送的第二加密数据集； 基于第二私钥对第二加密数据集进行解密，获得训练数据集。

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