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龙图腾网获悉中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利基于人工智能的多任务模型训练方法、装置、设备及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：CN115757777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211424876.X，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于人工智能的多任务模型训练方法、装置、设备及介质是由陆林炳设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的多任务模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明适用于人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的多任务模型训练方法、装置、设备及介质。本发明通过将预设文本拆分成第一、第二子文本，以第一子文本为训练样本，第二子文本为训练标签训练生成模型，在无监督语料的情况下提高了生成模型的生成能力；通过将预设语句代入至预设问题模板中得到预设任务问题，将预设任务问题和预设候选答案模板拼接得到预设任务文本，将不同任务类别的子任务统一构造成了生成任务，解决了不同子任务单独训练时效果差异较大的问题；通过将预设任务文本输入至生成模型中得到任务答案，根据任务答案和真实答案对预训练好的生成模型进行再次训练，得到训练好的多任务分类模型，提高了多任务分类模型的准确率。

本发明授权基于人工智能的多任务模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的多任务模型训练方法，其特征在于，所述多任务模型训练方法包括： 获取预设语料库中的预设文本，将各个所述预设文本拆分成第一子文本和第二子文本，以所述第一子文本为训练样本，以所述第二子文本为训练标签，对预设的生成模型进行训练，得到预训练好的生成模型； 获取预设数据库中的预设语句、N组任务类别下的M个预设问题模板和对应的预设候选答案模板，将所述预设语句代入至所述N组任务类别下的M个预设问题模板中，得到若干个预设任务问题，将各个所述预设任务问题和对应的所述预设候选答案模板进行拼接，得到若干个预设任务文本，其中，N和M为正整数，MN； 将各个所述预设任务文本输入至所述预训练好的生成模型中，得到各个所述预设任务文本的任务答案； 获取各个所述预设文本的真实答案，根据所述任务答案和所述真实答案对所述预训练好的生成模型进行再次训练，得到训练好的多任务分类模型； 所述将所述预设语句代入至所述N组任务类别下的M个预设问题模板中，得到若干个预设任务问题，包括： 所述N组任务类别包括：语义匹配任务、意图识别任务、命名实体识别任务中的至少一个； 确定各组任务类别下的各个所述预设问题模板中需要填入的语句数量S，其中，S为正整数； 根据不同的任务类别，在所述数据库中选取与各组任务类别的各个预设问题模板相对应的S个所述预设语句，分别代入至M个所述预设问题模板中，得到所述若干个预设任务问题； 所述根据所述任务答案和所述真实答案对所述预训练好的生成模型进行再次训练，得到训练好的多任务模型，包括： 根据所述任务答案和所述真实答案计算生成模型的第二损失； 根据梯度下降法反向修正编码器和解码器的参数，直至所述生成模型的第二损失收敛，得到训练好的多任务模型； 所述根据所述任务答案和所述真实答案计算生成模型的第二损失，包括： 当各个所述预设文本的所述任务答案和所述真实答案一致时，确定所述预设文本对应的损失值为0； 当各个所述预设文本的所述任务答案和所述真实答案不一致时，确定所述预设文本对应的损失值为1； 计算所有所述预设文本对应的损失值的均值，确定所述均值为第二损失。

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