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龙图腾网恭喜杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利多模态大模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备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：CN119150997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411650667.6，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权多模态大模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备是由郑仕达;王金;郭阶添;谭文明;任烨设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态大模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了多模态大模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备，训练方法包括：利用预先训练的用于进行标签标注的标签专家LMM，对原始多模态训练数据预测标签；基于答案评级标签对原始多模态训练数据进行过滤，得到过滤数据集；基于过滤数据集中的所有数据样本的图像标签和指令标签，从过滤数据集中选择数据样本作为采样数据，使基于所有采样数据的图像标签和指令标签确定的标签熵最大化；将采样数据作为训练样本进行多模态大模型的训练。应用本申请，能够利用筛选后的训练数据进行多模态大模型训练，并有效保证多模态大模型的性能。

本发明授权多模态大模型的训练方法、装置、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多模态大模型的训练方法，其特征在于，包括：利用预先训练的用于进行标签标注的标签专家多模态大模型LMM，对原始多模态训练数据预测标签；其中，所述标签包括用于标记图像类别的图像标签、用于标记指令类别的指令标签和用于标记答案质量的答案评级标签；基于答案评级标签对所述原始多模态训练数据进行过滤，得到过滤数据集；基于过滤数据集中的所有数据样本的图像标签和指令标签，从所述过滤数据集中选择数据样本作为采样数据，使基于所有采样数据的图像标签和指令标签确定的标签熵最大化；将所述采样数据作为训练样本进行多模态大模型的训练；该方法进一步包括：预先基于通用LMM，利用基于所述原始多模态数据确定的图像标签种子训练数据、指令标签种子训练数据和答案评级标签种子训练数据，训练生成所述标签专家LMM；其中，所述图像标签种子训练数据包括从所述原始多模态训练数据中选择出的图片、用于指示对所述图片进行图像标签预测的指令和用于记录图像标签的答案；所述指令标签种子训练数据包括从原始多模态训练数据中选择出的指令、与选择出的指令对应的图片和用于记录指令标签的答案；所述答案评级标签种子训练数据包括从所述原始多模态训练数据中基于答案选择出的数据样本中的图片、用于指示进行答案评级的指令，以及用于记录标签评级的答案，所述标签评级为所述选择出的数据样本中的答案所属的答案标签对应的评级结果；所述标签评级为所述选择出的数据样本中答案所属的各个标签的标签分级，该方法进一步包括：基于所述各个标签的标签分级确定综合标签分级；或者，所述答案评级标签包括基于所述选择出的数据样本中答案所属的各个标签的标签分级确定的综合标签分级。

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