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龍圖騰網恭喜阿里云飛天(杭州)云計算技術有限公司申請的專利模型訓練方法及用于模型訓練的樣本確定方法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：CN119357679B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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：202411918022.6，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權模型訓練方法及用于模型訓練的樣本確定方法是由江廷宇;李屾設計研發完成，并于2024-12-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法及用于模型訓練的樣本確定方法在說明書摘要公布了：本說明書實施例提供模型訓練方法及用于模型訓練的樣本確定方法，其中，模型訓練方法包括：獲取訓練任務的候選樣本集，其中，候選樣本集包括候選樣本；確定候選樣本集中第一候選樣本的參考信息，其中，第一候選樣本為候選樣本集中任一個候選樣本；根據第一候選樣本和參考信息，基于待訓練模型確定第一候選樣本的質量指標，其中，質量指標用于指示第一候選樣本對于待訓練模型的學習價值；根據各候選樣本的質量指標，從各候選樣本中確定目標樣本，基于目標樣本對待訓練模型進行訓練，獲得目標任務處理模型，目標樣本對于待訓練模型的學習價值高于各候選樣本中其他樣本對于待訓練模型的學習價值。注重樣本的質量而不是數量，保證了模型性能。

本發明授權模型訓練方法及用于模型訓練的樣本確定方法在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，包括：獲取訓練任務的候選樣本集，其中，所述候選樣本集包括候選樣本；確定所述候選樣本集中第一候選樣本的參考信息，其中，所述第一候選樣本為所述候選樣本集中任一個候選樣本，所述參考信息是指所述第一候選樣本在所述候選樣本集中除自身以外的相似樣本；基于所述第一候選樣本的參考信息生成提示指令，將所述提示指令和所述第一候選樣本組合為演示數據；將所述第一候選樣本輸入至待訓練模型，獲得所述第一候選樣本對應的第一響應結果；將所述演示數據輸入至所述待訓練模型，獲得所述演示數據對應的第二響應結果；根據所述第一候選樣本的標簽、所述第一響應結果和所述第二響應結果，確定所述第一候選樣本的質量指標，其中，所述質量指標用于指示所述第一候選樣本對于所述待訓練模型的學習價值；對各候選樣本的質量指標進行排序，確定執行所述訓練任務的處理器性能，從排序后的各候選樣本中確定目標樣本，基于所述目標樣本對所述待訓練模型進行訓練，獲得目標任務處理模型，其中，所述處理器性能用于指示模型訓練平臺的處理器的當前處理能力，所述目標樣本的數量與所述處理器性能適配，所述目標樣本對于所述待訓練模型的學習價值高于所述各候選樣本中其他樣本對于所述待訓練模型的學習價值。

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