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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大模型分布式分离训练方法和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：CN120599441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510805445.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权大模型分布式分离训练方法和装置是由柯博;陈徐屹;徐梓杨;黄正杰;冯仕堃;黄世维设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本大模型分布式分离训练方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种大模型分布式分离训练方法和装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及多模态大模型技术领域。该方法的一具体实施方式包括：将大语言模型切分为阶段序列，并在阶段序列中的每个阶段上复制视频编码器；将图像数据输入至阶段序列中的视频编码器，生成图像特征；利用图像特征，对阶段序列中的大语言模型部分进行训练，并在训练过程中将图像特征的梯度传回阶段序列中的视频编码器；利用图像数据，对阶段序列中的视频编码器进行训练。

本发明授权大模型分布式分离训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种大模型分布式分离训练方法，包括： 将大语言模型切分为阶段序列，并在所述阶段序列中的每个阶段上复制视频编码器； 将图像数据输入至所述阶段序列中的视频编码器，生成图像特征； 利用所述图像特征，对所述阶段序列中的大语言模型部分进行训练，并在训练过程中将所述图像特征的梯度传回所述阶段序列中的视频编码器，所述视频编码器的参数被设置为停止梯度； 利用所述图像数据和所述图像特征的梯度，对所述阶段序列中的视频编码器进行训练； 所述将图像数据输入至所述阶段序列中的视频编码器，生成图像特征，包括： 在阶段维度上切分所述图像数据，生成与每个阶段对应的子图像数据； 将与每个阶段对应的子图像数据在对应阶段中的视频编码器中前向传播，生成与每个阶段对应的子图像特征； 合并与每个阶段对应的子图像特征，生成所述图像特征； 所述利用所述图像特征，对所述阶段序列中的大语言模型部分进行训练，包括： 基于所述图像特征，生成输入数据； 将所述输入数据在所述阶段序列中的大语言模型部分中前向传播，生成所述大语言模型的梯度； 将所述大语言模型的梯度在所述阶段序列中的大语言模型部分中反向传播，更新所述大语言模型的参数。

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