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龙图腾网恭喜北京百度网讯科技有限公司申请的专利多任务模型的训练及预测方法、装置、设备和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：CN114882388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210637107.1，技术领域涉及：G06V20/30；该发明授权多任务模型的训练及预测方法、装置、设备和介质是由李泽政设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务模型的训练及预测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种多任务模型的训练及预测方法、装置、设备和介质，涉及深度学习和自然语言处理等领域。具体实现方案为：获取多个任务对应的样本文本集，其中，每个样本文本集用于对多任务模型进行对应任务的适配训练；获取各样本文本集对应的参考量化范围；根据各样本文本集对应的参考量化范围，确定目标量化范围；根据目标量化范围对多任务模型进行训练。由此，综合多个任务对应的样本文本集的参考量化范围，来确定多任务模型所采用的目标量化范围，从而多任务模型根据该目标量化范围对文本进行量化，可避免多任务模型采用单一样本文本集对应的量化范围对不同任务对应的文本进行量化，而导致量化效果不佳的问题，从而提升多任务模型的量化效果。

本发明授权多任务模型的训练及预测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种多任务模型的训练方法，所述方法包括：获取多个任务对应的样本文本集，其中，每个所述样本文本集用于对多任务模型进行对应任务的适配训练；获取各所述样本文本集对应的参考量化范围；根据各所述样本文本集对应的参考量化范围，确定目标量化范围；根据所述目标量化范围对所述多任务模型进行训练；其中，所述获取各所述样本文本集对应的参考量化范围，包括：针对各所述样本文本集中的任一样本文本集，从所述任一样本文本集中确定多个样本文本；将所述多个样本文本逐层输入至所述多任务模型中的多层网络层，以得到各层所述网络层输出的所述多个样本文本对应的输出矩阵；根据各层所述网络层输出的所述多个样本文本对应的输出矩阵，确定所述任一样本文本集对应的各层所述网络层的参考量化范围；其中，所述根据各所述样本文本集对应的参考量化范围，确定目标量化范围，包括：获取各所述样本文本集对应的权重；根据各所述样本文本集对应的权重，对各所述样本文本集对应的同一网络层的参考量化范围的参考量化上限进行加权求和，以得到所述同一网络层的目标量化范围的目标量化上限；根据各所述样本文本集对应的权重，对各所述样本文本集对应的同一网络层的参考量化范围的参考量化下限进行加权求和，以得到所述同一网络层的目标量化范围的目标量化下限。

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