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龙图腾网恭喜北京智源人工智能研究院申请的专利基于模型自身知识的模型迭代训练方法、装置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：CN119227839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411745413.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于模型自身知识的模型迭代训练方法、装置和电子设备是由郝东林;潘腾飞设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型自身知识的模型迭代训练方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于模型自身知识的模型迭代训练方法、装置和电子设备，涉及计算机模型技术领域。方法包括：在图结构内均匀采样，并利用采样得到的文本数据计算当前模型的知识需求度；删除图结构中知识需求度小于第一阈值的节点及其邻近节点；利用图结构中知识需求度大于等于第一阈值且小于等于第二阈值的节点及其邻近节点对当前模型进行训练，得到本轮训练好的模型；利用图结构中知识需求度大于第二阈值的节点及其邻近节点对本轮训练好的模型进行训练，得到下一轮训练好的模型；将下一轮训练好的模型作为当前模型重复迭代训练，直到达到预期效果。通过计算模型的知识需求度，自动确定下一阶段模型的训练数据，加快了模型训练进程并提升了模型能力。

本发明授权基于模型自身知识的模型迭代训练方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于模型自身知识的模型迭代训练方法，其特征在于，包括：S101，对文本数据进行预处理，利用预处理后的文本数据构建图结构；所述利用预处理后的文本数据构建图结构包括：计算各个向量间的相似度；将每个向量作为节点，在相似度高于预设阈值的节点之间建立边，得到图结构；S102，在图结构内均匀采样，并利用采样得到的文本数据计算当前模型的知识需求度，所述计算当前模型的知识需求度包括：计算采样得到的文本数据对当前模型的困惑度，并利用困惑度表示知识需求度；S103，删除图结构中知识需求度小于第一阈值的节点及其邻近节点；利用图结构中知识需求度大于等于第一阈值且小于等于第二阈值的节点及其邻近节点对当前模型进行训练，得到本轮训练好的模型；利用图结构中知识需求度大于第二阈值的节点及其邻近节点对本轮训练好的模型进行训练，得到下一轮训练好的模型；S104，将下一轮训练好的模型作为当前模型重复步骤S102~S103，直到达到训练的预期效果；其中，所述模型迭代训练方法通过计算模型的知识需求度，自动确定下一阶段模型的训练数据，确定下一阶段模型的训练数据和模型训练过程并行进行，也即使用模型训练中的一个版本，计算模型的知识需求度，确定下一阶段训练数据范围。

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