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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利一种模型训练方法、装置、存储介质及设备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：CN116090584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310096352.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种模型训练方法、装置、存储介质及设备是由沙剑;张吉设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种模型训练方法、装置、存储介质及设备。当前节点与其他节点基于不同的训练样本，通过待训练模型确定输出，以各自根据输出计算待训练模型的稠密参数的梯度，以及稀疏参数的梯度。各节点交互自身计算得到的梯度后，基于稠密参数对应的梯度更新稠密参数，并各自基于稀疏参数对应的梯度，更新自身所需更新的稀疏参数。不同节点所需更新的稀疏参数不完全相同。更新参数后，当前节点根据更新后的稠密参数以及稀疏参数，继续联合其他节点对待训练模型进行分布式训练。能够通过分布式训练，采用不同的方式，分别对待训练模型的稀疏参数及稠密参数进行同步更新，提升模型的训练效率。

本发明授权一种模型训练方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，应用于对待训练模型进行分布式训练的各节点，所述待训练模型中包含稠密参数和稀疏参数，不同的节点所需更新的稀疏参数不完全相同；所述方法包括： 当前节点将所述当前节点自身的训练样本输入所述待训练模型，根据所述待训练模型的输出以及所述训练样本的标注，确定所述稠密参数对应的第一梯度以及所述稀疏参数对应的第二梯度； 将所述第一梯度以及所述第二梯度发送至其他节点，以及接收所述其他节点发送的稠密参数对应的第三梯度和稀疏参数对应的第四梯度，所述第三梯度和所述第四梯度为所述其他节点基于所述其他节点自身的训练样本通过所述待训练模型确定的； 根据所述第一梯度以及所述第三梯度，更新所述待训练模型的稠密参数； 根据所述第二梯度中的至少部分梯度，和或所述第四梯度中的至少部分梯度，对所述当前节点所需更新的稀疏参数进行更新； 将更新后的稀疏参数发送至所述其他节点，并接收所述其他节点发送的由所述其他节点更新的稀疏参数； 根据更新后的稠密参数以及稀疏参数，继续联合所述其他节点对所述待训练模型进行训练，直至确定满足模型收敛条件为止。

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