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龙图腾网恭喜上海稀宇极智科技有限公司申请的专利一种大语言模型编码训练方法及装置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：CN119204133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411470413.6，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种大语言模型编码训练方法及装置是由李亚伟;张博闻;金瑞洋;胡云燎;杨明祺设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大语言模型编码训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大语言模型编码训练方法及装置。方法包括：获取训练数据集；其中，训练数据集中包含至少两个训练样本数据组；针对每个训练样本数据组中的至少一种训练数据，确定训练数据的第一层目标编码；将第一层目标编码作为当前层目标编码，确定当前层目标编码的当前层编码偏差，并基于当前层编码偏差确定下一层目标编码；将下一层目标编码更新为当前层目标编码，并返回执行确定当前层目标编码的当前层编码偏差，确定出第N层目标编码；基于N层目标编码对大语言模型进行训练，生成目标模型。本方案通过将训练样本数据组中的至少一种训练数据编码为多层目标编码，可以提供更加丰富的数据信息，提高了训练后的大语言模型输出数据的质量。

本发明授权一种大语言模型编码训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型编码训练方法，其特征在于，包括：获取训练数据集；其中，所述训练数据集中包含至少两个训练样本数据组，每个所述训练样本数据组由对应的至少两种训练数据组成；每个所述训练样本数据组包括拟合音乐及目标歌词，或者，每个所述训练样本数据组包括参考音乐、拟合音乐及目标歌词；针对每个所述训练样本数据组中的至少一种训练数据，确定所述训练数据的第一层目标编码；将所述第一层目标编码作为当前层目标编码，确定所述当前层目标编码的当前层编码偏差，并基于所述当前层编码偏差确定下一层目标编码；其中，所述当前层编码偏差为当前层初始编码与所述当前层目标编码的差值；将所述下一层目标编码更新为所述当前层目标编码，并返回执行确定所述当前层目标编码的当前层编码偏差，确定出第N层目标编码；其中，N为大于等于2的整数；基于N层所述目标编码对大语言模型进行训练，生成目标模型。

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