上海人工智能创新中心邵文琪获国家专利权
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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利基于预训练以及指令微调的通用图表多模态模型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：CN117786407B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202311821738.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于预训练以及指令微调的通用图表多模态模型是由邵文琪;张凯鹏;孟繁青;鲁权锋;高鹏;乔宇;罗平设计研发完成，并于2023-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于预训练以及指令微调的通用图表多模态模型在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于预训练以及指令微调的通用图表多模态模型。基于预训练以及指令微调的通用图表多模态模型包括：获取样本图像及其相应的指令和响应；基于样本图像及其相应的指令和响应，进行图表到表格翻译任务的预训练，得到基础通用图表多模态模型；通过从各种图表相关任务中收集到的指令跟踪数据，构建大型图表数据集；基于大型图表数据集对基础通用图表多模态模型进行多任务指令调整，得到目标通用图表多模态模型。本发明的基于预训练以及指令微调的通用图表多模态模型提高了模型泛化性。
本发明授权基于预训练以及指令微调的通用图表多模态模型在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练以及指令微调的通用图表多模态模型，其特征在于，包括： 获取样本图像及其相应的指令和响应； 基于所述样本图像及其相应的指令和响应，进行图表到表格翻译任务的预训练，得到基础通用图表多模态模型，所述预训练的损失函数表示为： 其中，为输入的图表，为对应指令，是当前预测标记，是之前的所有响应标记； 通过从各种图表相关任务中收集到的指令跟踪数据，构建大型图表数据集； 基于所述大型图表数据集对所述基础通用图表多模态模型进行多任务指令调整，得到目标通用图表多模态模型，多任务调整的训练损失函数表示为： 其中，是来自大型图表数据集中所有任务的指令跟踪数据集，是从预训练阶段中的检查点初始化的可学习权重，为输入的图表，为对应指令，是当前预测标记，是之前的所有响应标记。
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上海人工智能创新中心，其通讯地址为：200232 上海市徐汇区云锦路701号37、38层；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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