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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京有竹居網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利多語(yǔ)言多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114970721B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210589947.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)多語(yǔ)言多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備是由曾妍;周王春澍;羅傲;張新松設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本多語(yǔ)言多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備在說(shuō)明書摘要公布了：本公開(kāi)涉及一種多語(yǔ)言多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備，尤其涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取配對(duì)樣本集，配對(duì)樣本集中包括：圖像與目標(biāo)文本的圖文配對(duì)數(shù)據(jù)，以及第一語(yǔ)言文本與第二語(yǔ)言文本的平行配對(duì)數(shù)據(jù)；將配對(duì)樣本集，基于統(tǒng)一多語(yǔ)言多模態(tài)模型框架進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以得到多語(yǔ)言多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型；其中，目標(biāo)文本為任意語(yǔ)言類型，第一語(yǔ)言文本與第二語(yǔ)言文本的語(yǔ)言類型不同。

本發(fā)明授權(quán)多語(yǔ)言多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多語(yǔ)言多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：獲取配對(duì)樣本集，所述配對(duì)樣本集中包括：圖像與目標(biāo)文本的圖文配對(duì)數(shù)據(jù)，以及第一語(yǔ)言文本與第二語(yǔ)言文本的平行配對(duì)數(shù)據(jù)；將所述配對(duì)樣本集，基于統(tǒng)一多語(yǔ)言多模態(tài)模型框架，利用預(yù)設(shè)方式進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以得到多語(yǔ)言多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型；所述預(yù)設(shè)方式包括：對(duì)目標(biāo)配對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到第一編碼信息和第二編碼信息，所述目標(biāo)配對(duì)數(shù)據(jù)包括所述圖文配對(duì)數(shù)據(jù)或所述平行配對(duì)數(shù)據(jù)；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(shù)；將所述N層特征融合模型的第一輸出結(jié)果輸入線性層進(jìn)行處理，得到第一處理結(jié)果，基于所述第一處理結(jié)果和第一損失函數(shù)，確定第一損失參數(shù)；基于所述第一損失參數(shù)，更新所述統(tǒng)一多語(yǔ)言多模態(tài)模型框架的模型參數(shù)；其中，所述目標(biāo)文本為任意語(yǔ)言類型，所述第一語(yǔ)言文本與所述第二語(yǔ)言文本的語(yǔ)言類型不同。

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