北京百度网讯科技有限公司宋雨鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利文本生成模型的训练方法和训练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：CN117273107B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202311285513.7，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权文本生成模型的训练方法和训练装置是由宋雨鑫;戎康;刘芳龙;张琦;李鑫设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本文本生成模型的训练方法和训练装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种文本生成模型的训练方法和训练装置，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、深度学习、大模型等技术领域。实现方案为：获取样本数据集，其中所述样本数据集包括样本图像以及与样本图像对应的样本文本，其中所述与样本图像对应的样本文本包括利用大语言模型针对所述样本图像生成的文案内容；确定所述样本图像的样本图像特征；将所述样本图像特征输入大语言模型，以得到与所述样本图像对应的预测文本；以及基于所述样本文本和所述预测文本之间的差异对所述文本生成模型进行参数调整。
本发明授权文本生成模型的训练方法和训练装置在权利要求书中公布了：1.一种文本生成模型的训练方法，所述文本生成模型包括特征提取单元、线性层以及大语言模型，所述方法包括：获取样本数据集，其中所述样本数据集包括样本图像以及与样本图像对应的样本文本，其中所述与样本图像对应的样本文本包括利用大语言模型针对所述样本图像生成的文案内容；利用所述特征提取单元提取所述样本图像的样本视觉特征；利用所述线性层对所述样本视觉特征进行映射，以得到所述样本图像特征；将所述样本图像特征输入大语言模型，以得到与所述样本图像对应的预测文本；以及基于所述样本文本和所述预测文本之间的差异对所述特征提取单元或所述线性层进行参数调整，其中，获取样本数据集包括：利用预训练的第二文本生成模型对所述样本图像进行处理，以得到所述样本图像的文字描述；以及将所述样本图像的文字描述与提示信息一起输入大语言模型，以得到与所述样本图像的对应的样本文本，其中，所述提示信息指定所述样本文本的风格。
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