北京字跳网络技术有限公司马小龙获国家专利权
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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利一种优化模型训练样本的方法、装置、设备、介质及产品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：CN120124710B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510199766.5，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种优化模型训练样本的方法、装置、设备、介质及产品是由马小龙设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种优化模型训练样本的方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请提供了一种优化模型训练样本的方法，该方法包括：获取第一负样本；其中，第一负样本包括：第一提示词和第一输出，第一输出是将第一提示词作为目标模型输入时，目标模型的输出；对第一输出进行负因识别，确定第一输出中的负因内容，负因内容为第一输出的部分内容；根据负因内容，生成第二负样本；其中，第二负样本包括：第二提示词和第二输出，第二提示词包括：第一提示词和第一输出中除负因内容外的其他内容中的至少部分内容，第二输出包括负因内容，第二负样本用于对目标模型进行训练。在该方法中，对训练样本进行优化，在将优化后的负样本应用于后训练阶段时，能够有针对性地、精准地降低负因内容生成的概率，对目标模型进行定向优化。
本发明授权一种优化模型训练样本的方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种优化模型训练样本的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一负样本；其中，所述第一负样本包括：第一提示词和第一输出，所述第一输出是将所述第一提示词作为目标模型输入时，所述目标模型的输出；所述第一负样本为基于文本数据、音频数据、图片数据或视频数据中的至少一个数据得到的负样本； 对所述第一输出进行负因识别，确定所述第一输出中的负因内容，所述负因识别为针对所述第一输出为负样本的影响因素的识别操作，所述负因内容为所述第一输出的部分内容； 根据所述负因内容，生成第二负样本；其中，所述第二负样本包括：第二提示词和第二输出，所述第二提示词包括：所述第一提示词和所述第一输出中除所述负因内容外的其他内容中的至少部分内容，所述第二输出包括所述负因内容，所述第二负样本用于对所述目标模型进行训练。
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