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龍圖騰網獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利自回歸語言模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113850052B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111146282.2，技術領域涉及：G06F40/111；該發明授權自回歸語言模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質是由于鳳英;王健宗設計研發完成，并于2021-09-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本自回歸語言模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能技術領域，揭示了一種自回歸語言模型的訓練方法、裝置、介質及設備，其中方法包括：獲取訓練語句，提取所述訓練語句的訓練文本向量；獲取配置指令和所述訓練語句的期望訓練結果，并根據所述配置指令中的標志符信息和配置規則配置語句模板；將所述訓練文本向量和所述語句模板輸入詞向量模型中，通過所述詞向量模型對所述訓練文本向量和所述語句模板進行映射計算，得到所述訓練文本向量在所述語句模板下的內容映射信息；基于注意力模型，根據所述內容映射信息和所述期望訓練結果對所述詞向量模型進行迭代訓練，得到基于所述語句模板的自回歸語言模型從而在根據格式生成文本的同時保證生成效率。

本發明授權自回歸語言模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種自回歸語言模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓練語句，提取所述訓練語句的訓練文本向量； 獲取配置指令和所述訓練語句的期望訓練結果，并根據所述配置指令中的標志符信息和配置規則配置語句模板，其中，所述標志符信息包括普通文本符、標點符、韻腳符、分隔符和結束符中的一種或多種；所述期望訓練結果為根據訓練語句人工生成的標準結果； 將所述訓練文本向量和所述語句模板輸入詞向量模型中，通過所述詞向量模型對所述訓練文本向量和所述語句模板進行映射計算，得到所述訓練文本向量在所述語句模板下的內容映射信息； 基于注意力模型，根據所述內容映射信息和所述期望訓練結果對所述詞向量模型進行迭代訓練，得到基于所述語句模板的自回歸語言模型； 所述根據所述內容映射信息和所述期望訓練結果對所述詞向量模型進行迭代訓練，得到基于所述語句模板的自回歸語言模型的步驟之前包括： 通過softmax獲取內容映射信息對應部分的權重值，對編碼階段的每個內容映射信息增加一個權重，由此得到內容映射信息序列中每一個部分的重要性； 通過所述注意力模型，選擇內容映射信息中重要的部分來作為編碼的輸入。

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