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龍圖騰網獲悉中債金科信息技術有限公司;中央國債登記結算有限責任公司申請的專利一種基于聯邦遷移學習的模型訓練方法、裝置及設備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：CN120297366B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510779368.0，技術領域涉及：G06N3/096；該發明授權一種基于聯邦遷移學習的模型訓練方法、裝置及設備是由王延昭;唐華云;丁杭超;賈晨;張英鵬;尚亞欣;孫爽設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于聯邦遷移學習的模型訓練方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于聯邦遷移學習的模型訓練方法、裝置及設備，包括：接收主計算節點發送的、針對原始數據集進行知識蒸餾處理所獲得的訓練數據集，訓練數據集中包含與原始數據集中各原始數據對應的訓練數據，各訓練數據分別包括：類別標簽、結果標簽及原因標簽中的任意一種或幾種標簽；基于原始數據集及訓練數據集分別對初始模型進行類別訓練、結果訓練及原因訓練，獲得初始類別損失、初始結果損失及初始原因損失；基于初始類別損失、初始結果損失及初始原因損失中的任意一種或幾種損失，確定初始總損失，并基于初始總損失對初始模型進行參數調整，獲得當前模型，直至滿足預定的訓練停止條件時，獲得目標模型。本申請能提高模型訓練的準確度。

本發明授權一種基于聯邦遷移學習的模型訓練方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于聯邦遷移學習的模型訓練方法，應用于從計算節點，其特征在于，包括： 接收主計算節點發送的、針對從計算節點的原始數據集進行知識蒸餾處理所獲得的訓練數據集，訓練數據集中包含與原始數據集中各原始數據對應的訓練數據，各訓練數據分別包括：類別標簽、結果標簽以及原因標簽；所述原始數據為對話數據； 基于原始數據集以及訓練數據集分別對初始模型進行鏈式蒸餾類別訓練、鏈式蒸餾結果訓練以及鏈式蒸餾原因訓練，獲得初始類別損失、初始結果損失以及初始原因損失； 基于初始類別損失、初始結果損失以及初始原因損失，采用鏈式蒸餾方法確定初始總損失，并基于初始總損失對初始模型進行參數調整，獲得當前模型，直至滿足預定的訓練停止條件時，獲得目標模型； 其中，所述訓練數據集利用預定大模型根據提示詞模板輸出包含原因標簽、結果標簽以及類別標簽的三個標簽維度的訓練數據，以得到與原始數據集對應的訓練數據集； 在接收主計算節點發送的訓練數據集之前，所述方法還包括： 接收主計算節點發送的第一公鑰，基于第一公鑰對本地的原始數據集進行加密，生成第一加密數據集； 將第一加密數據集發送給主計算節點，以供主計算節點基于與第一公鑰對應的第一私鑰、對第一加密數據集進行解密，獲得原始數據集； 在接收主計算節點發送的訓練數據集之前，所述方法還包括： 預先生成第二公鑰以及與第二公鑰對應的第二私鑰； 將第二公鑰發送給主計算節點，以供主計算節點基于第二公鑰對訓練數據集進行加密，獲得第二加密數據集； 所述接收主計算節點發送的、針對從計算節點的原始數據集進行知識蒸餾處理所獲得的訓練數據集，具體包括： 接收主計算節點發送的第二加密數據集； 基于第二私鑰對第二加密數據集進行解密，獲得訓練數據集。

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