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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州元腦智能科技有限公司申請(qǐng)的專利模型的更新方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120354138B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510863258.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)模型的更新方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品是由劉曉健;方雪靜;董建華;劉娜;薛允艷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本模型的更新方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型的更新方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括：在監(jiān)測(cè)到一組對(duì)話模型中存在待更新對(duì)話模型的情況下，獲取指定反饋數(shù)據(jù)集，對(duì)指定反饋數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)集特征點(diǎn)序列和一組預(yù)訓(xùn)練模型中的預(yù)訓(xùn)練模型的基準(zhǔn)特征點(diǎn)序列進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，得到特征點(diǎn)匹配結(jié)果，以根據(jù)特征點(diǎn)匹配結(jié)果，從一組參數(shù)調(diào)整方式中確定指定參數(shù)調(diào)整方式，從而根據(jù)指定反饋數(shù)據(jù)集和指定參數(shù)調(diào)整方式，對(duì)待更新對(duì)話模型進(jìn)行模型參數(shù)更新，使得模型的更新更加貼合實(shí)際需求，避免了無(wú)效或負(fù)向調(diào)優(yōu)，解決了相關(guān)技術(shù)中存在的模型的更新效果不佳的技術(shù)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)話模型性能穩(wěn)定提升的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)模型的更新方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種模型的更新方法，其特征在于，應(yīng)用于人工智能平臺(tái)，所述人工智能平臺(tái)部署有一組對(duì)話模型；所述方法包括： 在監(jiān)測(cè)到所述一組對(duì)話模型中存在待更新對(duì)話模型的情況下，獲取指定反饋數(shù)據(jù)集，其中，所述指定反饋數(shù)據(jù)集中的指定反饋數(shù)據(jù)是使用所述待更新對(duì)話模型進(jìn)行歷史對(duì)話所得到的反饋數(shù)據(jù)； 對(duì)所述指定反饋數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)集特征點(diǎn)序列和一組預(yù)訓(xùn)練模型中的預(yù)訓(xùn)練模型的基準(zhǔn)特征點(diǎn)序列進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，得到特征點(diǎn)匹配結(jié)果，其中，所述數(shù)據(jù)集特征點(diǎn)序列用于表征所述指定反饋數(shù)據(jù)集的屬性信息，所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)序列用于表征所述預(yù)訓(xùn)練模型的屬性信息； 根據(jù)所述特征點(diǎn)匹配結(jié)果，從一組參數(shù)調(diào)整方式中確定指定參數(shù)調(diào)整方式，其中，所述一組參數(shù)調(diào)整方式中的參數(shù)調(diào)整方式為調(diào)整所述一組對(duì)話模型中的對(duì)話模型的模型參數(shù)的方式； 根據(jù)所述指定反饋數(shù)據(jù)集和所述指定參數(shù)調(diào)整方式，對(duì)所述待更新對(duì)話模型進(jìn)行模型參數(shù)更新； 其中，所述對(duì)所述指定反饋數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)集特征點(diǎn)序列和一組預(yù)訓(xùn)練模型中的預(yù)訓(xùn)練模型的基準(zhǔn)特征點(diǎn)序列進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，得到特征點(diǎn)匹配結(jié)果，包括：分別計(jì)算所述數(shù)據(jù)集特征點(diǎn)序列和所述一組預(yù)訓(xùn)練模型中的預(yù)訓(xùn)練模型的基準(zhǔn)特征點(diǎn)序列之間的差異值，得到所述一組預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)應(yīng)的差異值集合，其中，所述特征點(diǎn)匹配結(jié)果包括與所述一組預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)應(yīng)的差異值集合； 所述人工智能平臺(tái)設(shè)置有對(duì)應(yīng)關(guān)系表，所述對(duì)應(yīng)關(guān)系表用于記錄所述一組預(yù)訓(xùn)練模型中的預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)差異值與所述一組參數(shù)調(diào)整方式中的參數(shù)調(diào)整方式之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系； 所述根據(jù)所述特征點(diǎn)匹配結(jié)果，從一組參數(shù)調(diào)整方式中確定指定參數(shù)調(diào)整方式，包括：分別計(jì)算所述一組預(yù)訓(xùn)練模型中同一預(yù)訓(xùn)練模型的差異值與對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)差異值之間的差值的絕對(duì)值，得到所述一組預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)應(yīng)的絕對(duì)差值集合；將所述絕對(duì)差值集合中的最小絕對(duì)差值對(duì)應(yīng)的預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)調(diào)整方式，確定為所述指定參數(shù)調(diào)整方式。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人蘇州元腦智能科技有限公司，其通訊地址為：215000 江蘇省蘇州市吳中經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)綜保區(qū)經(jīng)一路1號(hào)8幢；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。