百度在线网络技术(北京)有限公司崔自鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉百度在线网络技术(北京)有限公司申请的专利模型训练方法、相关性确定方法、装置、设备及存储介质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:CN117573817B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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:202311340353.1,技术领域涉及:G06F16/3329;该发明授权模型训练方法、相关性确定方法、装置、设备及存储介质是由崔自鑫;叶超;朱坤鸿;殷硕;郭宗仁;国智;李双龙;贺登武;刘林设计研发完成,并于2023-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练方法、相关性确定方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了:本公开提供了模型训练方法、相关性确定方法、装置、设备及存储介质,人工智能技术领域,尤其涉及智能搜索、深度学习、自然语言处理及大语言模型等技术领域。具体实现方案为:获取样本输入数据,样本输入数据包括样本查询词、样本搜索结果和标准相关性理由;将样本输入数据输入至预设相关性模型,预设相关性模型中包括大语言模型以及全连接层,根据全连接层的输出确定样本相关性分数,以及根据大语言模型的输出确定样本相关性理由;根据样本相关性分数、样本输入数据对应的样本标签、样本相关性理由以及标准相关性理由确定目标损失关系,并基于目标损失关系对预设相关性模型进行训练。通过采用上述技术方案,可以增强相关性模型的可解释性。
本发明授权模型训练方法、相关性确定方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种相关性模型的训练方法,包括: 获取样本输入数据,其中,所述样本输入数据包括样本查询词、样本搜索结果和标准相关性理由,所述样本输入数据对应有样本标签,所述样本标签用于表示所述样本查询词和所述样本搜索结果的标准相关性分数,所述标准相关性理由为所述标准相关性分数对应的相关性理由; 将所述样本输入数据输入至预设相关性模型,其中,所述预设相关性模型中包括大语言模型以及与所述大语言模型相连的全连接层; 根据所述全连接层的输出确定样本相关性分数,以及根据所述大语言模型的输出确定样本相关性理由; 根据所述样本相关性分数、所述样本输入数据对应的样本标签、所述样本相关性理由以及所述标准相关性理由确定目标损失关系,并基于所述目标损失关系对所述预设相关性模型进行训练; 所述样本输入数据还包括样本分类标记和样本掩码标记,所述样本分类标记关联有第一描述信息,所述第一描述信息用于提示输出所述样本查询词和所述样本搜索结果的相关性分数,所述第一描述信息位于所述样本输入数据中的样本分类标记之前,并与样本分类标记相邻;所述样本掩码标记关联有第二描述信息,所述第二描述信息用于提示输出所述样本查询词和所述样本搜索结果的相关性理由,所述第二描述信息位于所述样本输入数据中的样本掩码标记之前,并与所述样本掩码标记相邻;所述全连接层用于承接所述大语言模型输出的所述样本分类标记对应的第一样本输出向量; 其中,所述根据所述大语言模型的输出确定样本相关性理由,包括: 根据所述大语言模型输出的所述样本掩码标记对应的第二样本输出向量确定样本相关性理由。
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