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龙图腾网获悉鼎富智能科技有限公司申请的专利一种模型提示学习方法、装置、电子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：CN114860915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210626295.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种模型提示学习方法、装置、电子设备及存储介质是由刘小康;赵彦勇;李健铨;胡加明设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型提示学习方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型提示学习方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对预训练语言模型进行提示学习的效率较低的问题。该方法包括：获取预训练语言模型的本轮参数梯度值；获取学习后的优化器的本轮优化参数，使用本轮参数梯度值和本轮优化参数确定预训练语言模型的本轮参数更新量；使用本轮参数更新量对预训练语言模型进行提示学习，并根据预训练语言模型的输出数据计算预训练语言模型的下一轮参数梯度值，直到达到学习终止条件，获得学习后的语言模型。通过可学习的优化器来加速预训练语言模型的提示学习过程，避免了使用基于人工经验设计的传统优化策略来优化预训练语言模型的提示学习过程，有效地加速了预训练语言模型的提示学习效率。

本发明授权一种模型提示学习方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型提示学习方法，其特征在于，包括： 获取预训练语言模型的本轮参数梯度值； 获取学习后的优化器的本轮优化参数，使用所述本轮参数梯度值和所述本轮优化参数确定所述预训练语言模型的本轮参数更新量； 使用所述本轮参数更新量对所述预训练语言模型进行提示学习，并根据所述预训练语言模型的输出数据计算所述预训练语言模型的下一轮参数梯度值，直到达到学习终止条件，获得学习后的语言模型，所述学习后的语言模型用于对样本文本进行预测，获得预测答案文本； 其中，所述预训练语言模型是Transformer类模型；所述使用所述本轮参数更新量对所述预训练语言模型进行提示学习，包括：根据所述本轮参数更新量修改所述Transformer类模型中的关注度矩阵，获得修改后的关注度矩阵，并基于所述修改后的关注度矩阵进行提示学习，所述关注度矩阵包括：查询矩阵、关键矩阵和数值矩阵； 所述优化器是长短期记忆LSTM网络，所述LSTM网络的本轮优化参数包括：本轮模型参数和本轮隐状态；所述使用所述本轮参数值和所述本轮优化参数确定所述预训练语言模型的本轮参数更新量，包括：获取所述LSTM网络的上一轮模型参数和上一轮参数更新量；根据所述上一轮模型参数和所述上一轮参数更新量确定所述本轮模型参数；根据所述本轮隐状态和所述本轮模型参数确定所述LSTM网络的下一轮隐状态和所述预训练语言模型的本轮参数更新量。

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