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龍圖騰網恭喜北京有竹居網絡技術有限公司申請的專利多語言多模態預訓練模型的訓練方法、裝置及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114970721B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210589947.5，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權多語言多模態預訓練模型的訓練方法、裝置及電子設備是由曾妍;周王春澍;羅傲;張新松設計研發完成，并于2022-05-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本多語言多模態預訓練模型的訓練方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本公開涉及一種多語言多模態預訓練模型的訓練方法、裝置及電子設備，尤其涉及機器學習技術領域。該方法包括：獲取配對樣本集，配對樣本集中包括：圖像與目標文本的圖文配對數據，以及第一語言文本與第二語言文本的平行配對數據；將配對樣本集，基于統一多語言多模態模型框架進行預訓練，以得到多語言多模態預訓練模型；其中，目標文本為任意語言類型，第一語言文本與第二語言文本的語言類型不同。

本發明授權多語言多模態預訓練模型的訓練方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種多語言多模態預訓練模型的訓練方法，其特征在于，包括：獲取配對樣本集，所述配對樣本集中包括：圖像與目標文本的圖文配對數據，以及第一語言文本與第二語言文本的平行配對數據；將所述配對樣本集，基于統一多語言多模態模型框架，利用預設方式進行預訓練，以得到多語言多模態預訓練模型；所述預設方式包括：對目標配對數據進行編碼，得到第一編碼信息和第二編碼信息，所述目標配對數據包括所述圖文配對數據或所述平行配對數據；將所述第一編碼信息和所述第二編碼信息輸入N層特征融合模型，N為大于或等于1的整數；將所述N層特征融合模型的第一輸出結果輸入線性層進行處理，得到第一處理結果，基于所述第一處理結果和第一損失函數，確定第一損失參數；基于所述第一損失參數，更新所述統一多語言多模態模型框架的模型參數；其中，所述目標文本為任意語言類型，所述第一語言文本與所述第二語言文本的語言類型不同。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京有竹居網絡技術有限公司，其通訊地址為：101299 北京市平谷區林蔭北街13號信息大廈802室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。