谷歌有限责任公司唐·明·良获国家专利权
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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利用于改进的少试学习的任务增强和自训练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：CN114861822B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210598411.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权用于改进的少试学习的任务增强和自训练是由唐·明·良;子·青·武;国·V·勒;格雷迪·海斯·西蒙设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于改进的少试学习的任务增强和自训练在说明书摘要公布了：用于改进的少试学习的任务增强和自训练，可以利用任务特定的未标记的数据来改进数据约束场景中的下游性能的系统和方法。给定目标任务，本文提出的能够被称为任务增强的第一技术使用来自目标域的未标记的文本来为辅助任务合成大量域内训练数据。第二技术提供自训练算法，其中模型学习使用其对未标记的示例的预测来改进它本身。
本发明授权用于改进的少试学习的任务增强和自训练在权利要求书中公布了：1.一种用很少的训练示例来实现改进的学习的计算机实现的方法，所述方法包括： 由包括一个或多个计算设备的计算系统获得与目标任务相关联的未标记的训练数据集，所述未标记的训练数据集包括多个未标记的训练示例，其中所述多个未标记的训练示例对所述目标任务来说为域内的； 由所述计算系统访问第一机器学习模型，所述第一机器学习模型已使用与不同于所述目标任务的预训练任务相关联的带标记的训练数据集进行过先前训练，所述带标记的训练数据集包括多个带标记的训练示例，其中所述多个带标记的训练示例对所述目标任务来说为域外的，其中，所述第一机器学习模型的输入包括以下中的至少一个：图像数据、视频数据、文本或自然语言数据、语音数据、潜在编码数据、统计数据和传感器数据； 由所述计算系统用所述第一机器学习模型来处理每个未标记的训练示例以分别为每个未标记的训练示例生成合成补充，所述多个训练示例和合成补充形成合成训练数据集； 以及由所述计算系统使用所述合成训练数据集来训练与所述第一机器学习模型不同的第二机器学习模型。
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谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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