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龙图腾网获悉北京有竹居网络技术有限公司申请的专利一种模型训练方法、装置及通用模型框架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：CN115049017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210868289.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种模型训练方法、装置及通用模型框架是由迟禄;袁泽寰;卢靓妮设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、装置及通用模型框架在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法，包括：获取训练数据，利用训练数据和通用模型框架，训练目标模型。通用模型框架包括特征处理模块和任务抽象模块，特征处理模块用于对多模态数据进行特征处理，任务抽象模块用于计算多种预测任务对应的损失函数。多模态数据包括训练数据所属的类型的数据，多种预测任务包括目标模型的预测任务。在训练目标模型时，可以利用特征处理模块对训练数据进行特征处理，并利用任务抽象模型计算损失函数。由此可见，利用本方案，能够有效提升训练目标模块的效率。作为一个示例，在需要训练模型的场景较多的场景下，各个场景下的模型训练均可以采用本申请实施例提供的方案，从而有效提升训练多个场景对应的模型的效率。

本发明授权一种模型训练方法、装置及通用模型框架在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据，所述训练数据包括：用户在视频播放类应用程序中历史观看的视频的信息，或者，用户在文章阅读类应用程序中历史观看的文章的信息； 利用所述训练数据和通用模型框架，训练目标模型；其中： 所述通用模型框架用于训练多种业务场景对应的模型，所述通用模型框架包括特征处理模块和任务抽象模块，所述特征处理模块用于对多模态数据进行特征处理，所述任务抽象模块，用于计算多种预测任务对应的损失函数；所述多模态数据，包括所述训练数据所属的类型的数据，所述多种预测任务，包括所述目标模型的预测任务；在训练所述目标模型时，利用所述特征处理模块对所述训练数据进行特征处理，并利用所述任务抽象模块计算损失函数，所述多模态数据包括：图像、视频、音频以及文本中的至少一种，所述多种预测任务包括：预测在所述视频播放类应用程序为用户推送的文章或者视频被用户查看的可能性，以及，预测在所述文章阅读类应用程序为用户推送的视频被用户查看的可能性。

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