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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种基于提示学习的联邦建模方法、装置、设备、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：CN116432746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310500646.5，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于提示学习的联邦建模方法、装置、设备、介质是由孙善宝;王晓利;罗清彩;李彬;贾荫鹏设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示学习的联邦建模方法、装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于提示学习的联邦建模方法、装置、设备、介质，涉及联邦学习技术领域，包括：利用提示信息生成策略的数据任务提示模型控制参与方的本地预训练模型的学习方向；获取全局训练共享模型对联合建模数据项的第一预测结果和第二预测结果，计算第一预测结果与本地标签的第一梯度；利用本地训练数据训练本地预训练模型，以便输出经过数据任务提示模型进行特征提取和特征处理的第三预测结果，计算第三预测结果与所述第二预测结果的第二梯度；反向传播以更新全局训练共享模型的全局模型参数，更新本地预训练模型、数据任务提示模型，直至完成联邦建模。引导本地预训练模型的学习方向，使本地预训练模型的训练过程更符合联邦建模任务要求。

本发明授权一种基于提示学习的联邦建模方法、装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于提示学习的联邦建模方法，其特征在于，包括： 利用基于联邦建模任务构建提示信息生成策略的数据任务提示模型控制参与方各自的本地预训练模型的学习方向；其中，所述本地预训练模型为参与方各自的金融风控模型； 所述金融风控模型的输入数据为图片； 获取全局训练共享模型对联合建模数据项的第一预测结果和第二预测结果，并计算所述第一预测结果与本地标签的第一梯度； 利用所述参与方的本地训练数据训练所述本地预训练模型，以便所述本地预训练模型输出经过所述数据任务提示模型进行特征提取和特征处理的第三预测结果，计算所述第三预测结果与所述第二预测结果的第二梯度； 分别将所述第一梯度和所述第二梯度反向传播以更新所述全局训练共享模型的全局模型参数，并根据所述第二梯度组装本地模型参数，并将所述本地模型参数反馈至所述本地预训练模型，以更新所述数据任务提示模型，直至联邦建模满足金融风控任务要求。

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山东浪潮科学研究院有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新浪潮路1036号S02号楼；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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