株式会社理光肖天雄获国家专利权
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龙图腾网获悉株式会社理光申请的专利预训练语言模型的微调方法、装置及计算机可读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：CN114723064B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202011529711.X，技术领域涉及：G06F40/253；该发明授权预训练语言模型的微调方法、装置及计算机可读存储介质是由肖天雄;童毅轩;董滨;姜珊珊;张佳师设计研发完成，并于2020-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本预训练语言模型的微调方法、装置及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种预训练语言模型的微调方法、装置及计算机可读存储介质，属于自然语言处理技术领域。所述预训练语言模型的微调方法包括：获得一预先训练好的预训练语言模型，确定所述预训练语言模型中每个编码层的梯度阈值；对所述预训练语言模型进行训练，并在所述训练过程中每次更新任一编码层的模型参数之前，计算所述任一编码层的梯度范数；根据所述任一编码层的梯度范数是否小于所述任一编码层的梯度阈值，确定本次是否需要更新所述任一编码层的模型参数。本发明能够在保留预训练语言模型的通用语言知识和训练获得适用于下游任务的模型中取得较好的折中，使得模型能够保留较多的通用语言知识，提高模型的性能。
本发明授权预训练语言模型的微调方法、装置及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种预训练语言模型的微调方法，其特征在于，包括： 获得一预先训练好的预训练语言模型，确定所述预训练语言模型中每个编码层的梯度阈值； 利用训练样本对所述预训练语言模型进行训练，并在训练过程中每次更新任一编码层的模型参数之前，计算所述任一编码层的梯度范数；其中，所述训练样本为文本数据； 根据所述任一编码层的梯度范数是否小于所述任一编码层的梯度阈值，确定本次是否需要更新所述任一编码层的模型参数；其中，在所述任一编码层的梯度范数小于所述任一编码层的梯度阈值时，确定本次需要更新所述任一编码层的模型参数；在所述任一编码层的梯度范数不小于所述任一编码层的梯度阈值时，确定本次不需要更新所述任一编码层的模型参数。
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株式会社理光，其通讯地址为：日本东京都；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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