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龙图腾网恭喜浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利视觉语言模型训练方法、设备、介质及计算机程序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：CN119229238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411719465.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权视觉语言模型训练方法、设备、介质及计算机程序产品是由金良;徐聪;张润泽;范宝余;郭振华设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本视觉语言模型训练方法、设备、介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能视觉处理技术领域，具体公开了视觉语言模型训练方法、设备、介质及计算机程序产品，通过将图像数据集中的各示例图像建立全局视觉特征、前景视觉特征、聚合视觉特征的层级式视觉特征库，在训练视觉语言模型时，利用视觉语言模型的视觉提示器进行层级式筛选，提高查询示例图像的效率以及质量，利用关联示例图像与查询图像之间的相似性损失值以及图像处理结果的处理损失值计算得到模型训练损失值来更新视觉感知模型的参数，实现对视觉语言模型的全局优化，相较于传统方案中采用局部模块适配的方式能够避免陷入局部最优，从而进一步提高图像处理质量。

本发明授权视觉语言模型训练方法、设备、介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种视觉语言模型训练方法，其特征在于，包括：获取查询图像和图像数据集，提取所述图像数据集中示例图像的全局视觉特征及前景视觉特征，并将同类所述前景视觉特征聚合得到聚合视觉特征；利用视觉语言模型中的视觉提示器提取所述查询图像的查询视觉特征，根据所述查询视觉特征按照从所述聚合视觉特征、所述前景视觉特征至所述全局视觉特征的顺序进行逐级相似性筛选，得到所述查询图像的关联示例图像；将所述查询图像、所述关联示例图像及关联示例图像处理结果输入所述视觉语言模型，输出对所述查询图像的图像处理结果；根据所述关联示例图像与所述查询图像之间的相似性损失值以及所述图像处理结果的处理损失值计算得到模型训练损失值；利用所述模型训练损失值更新所述视觉语言模型的模型参数，直至达到模型训练结束条件，得到训练后的所述视觉语言模型；其中，根据所述查询视觉特征按照从所述聚合视觉特征、所述前景视觉特征至所述全局视觉特征的顺序进行逐级相似性筛选，得到所述查询图像的关联示例图像，包括：将所述查询视觉特征与各所述聚合视觉特征进行相似性筛选，得到与所述查询视觉特征关联的候选聚合视觉特征；将所述查询视觉特征与所述候选聚合视觉特征对应的所述前景视觉特征进行相似性筛选，得到与所述查询视觉特征关联的候选前景视觉特征；将所述查询视觉特征与所述候选前景视觉特征对应的所述全局视觉特征进行相似性筛选，得到与所述查询视觉特征关联的关联全局视觉特征；以所述关联全局视觉特征对应的所述示例图像为所述关联示例图像。

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