复旦大学姜育刚获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种多模态生成式预训练方法、系统及图像问答生成方法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：CN121212375B 。
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：202511768852.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种多模态生成式预训练方法、系统及图像问答生成方法是由姜育刚;吴祖煊;陈义桐设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多模态生成式预训练方法、系统及图像问答生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多模态生成式预训练方法、系统及图像问答生成方法，获取视觉模态数据、语言模态数据以及多模态数据；通过自监督的对比学习范式，在视觉模态数据上训练视觉基座模型，并保存预测层权重作为视觉原型；通过自监督的词元预测范式，在语言模态数据上训练语言基座模型，并保存词嵌入权重视作语言原型；将训练好的视觉基座模型和语言基座模型桥接，通过多模态词元预测范式，获取词元预测损失；在多模态数据上进行跨模态知识蒸馏与自模态知识蒸馏，并进行有监督预训练。与现有技术相比，本发明能够有效利用视觉模态和语言模态的先验信息，并通过统一的多模态生成式预训练，实现对跨模态场景下的高精度理解与推理。
本发明授权一种多模态生成式预训练方法、系统及图像问答生成方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态生成式预训练方法，其特征在于，步骤包括： 获取视觉模态数据、语言模态数据以及多模态数据； 通过自监督的对比学习范式，在视觉模态数据上训练视觉基座模型，并保存预测层权重作为视觉原型； 通过自监督的词元预测范式，在语言模态数据上训练语言基座模型，并保存词嵌入权重视作语言原型； 将分别训练好的视觉基座模型和语言基座模型通过适配层进行桥接，在多模态数据上通过多模态词元预测，得到词元预测损失；进行跨模态知识蒸馏与自模态知识蒸馏，得到跨模态以及自模态知识蒸馏损失；所述跨模态知识蒸馏，采用语言原型替换预测层权重以对齐不同模态；所述自模态知识蒸馏，采用视觉原型替换预测层权重的方式保持模态一致性； 结合词元预测损失、跨模态知识蒸馏损失与自模态知识蒸馏损失，对桥接后的模型进行有监督预训练。
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