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语言生成模型的训练方法、语言生成方法及电子设备 

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申请/专利权人:深圳须弥云图空间科技有限公司

摘要:本申请涉及人工智能技术领域,提供了一种语言生成模型的训练方法、语言生成方法及电子设备。该方法包括:获取第一训练样本集,其中所述第一训练样本集中包括多个第一待解答任务信息和每个所述第一待解答任务信息对应的至少两个答案;根据所述第一训练样本集,通过评分模型,得到所述第一待解答任务信息与所述第一待解答任务信息对应的每个答案之间的匹配分数;根据所述第一训练样本集和所述匹配分数,确定初始语言生成模型对应的梯度更新参数;通过所述梯度更新参数对所述初始语言生成模型的模型参数进行梯度更新,得到目标语言生成模型。本申请实施例提高了语音生成模型的训练效率。

主权项:1.一种语言生成模型的训练方法,其特征在于,包括:获取第一训练样本集,其中所述第一训练样本集中包括多个第一待解答任务信息和每个所述第一待解答任务信息对应的至少两个答案;根据所述第一训练样本集,通过评分模型,得到所述第一待解答任务信息与所述第一待解答任务信息对应的每个答案之间的匹配分数,以对第一训练样本集的标签进行标注;根据所述第一训练样本集和所述匹配分数,确定初始语言生成模型对应的梯度更新参数,所述初始语言生成模型能够预测得到任务信息对应的任务答案,且初始语言生成模型的精确度低于目标语言生成模型;通过所述梯度更新参数对所述初始语言生成模型的模型参数进行梯度更新,得到目标语言生成模型;所述根据所述第一训练样本集,通过评分模型,得到所述第一待解答任务信息与所述第一待解答任务信息对应的每个答案之间的匹配分数之前,还包括:通过第三训练样本集对第二预设神经网络模型进行训练,得到所述评分模型;其中,所述第三训练样本集包括多个训练样本和所述训练样本对应的标签,所述训练样本包括第三待解答任务信息以及每个所述第三待解答任务信息对应的至少两个答案,所述标签包括每个所述第三待解答任务信息与其所对应的每个答案之间的匹配分数;所述通过所述梯度更新参数对所述初始语言生成模型的模型参数进行梯度更新,得到目标语言生成模型之前,还包括:根据预先设置的语言内容和或语言风格,确定第二训练样本集,其中所述第二训练样本集中包括多个第二待解答任务信息和所述第二待解答任务信息对应的目标答案;根据所述第二训练样本集对第一预设神经网络进行训练,得到初始语言生成模型;所述多个第一待解答任务信息包括下述至少一类信息:开放类问题、阅读理解类问题以及带有翻译指令的待翻译文本;所述多个第二待解答任务信息包括开放类问题、阅读理解问题和带有翻译指令的待翻译文本;每个所述第三待解答任务信息对应的至少两个答案是初始语言生成模型所生成的答案。

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权利要求:

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