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龙图腾网恭喜阿里云飞天(杭州)云计算技术有限公司申请的专利模型训练方法及用于模型训练的样本确定方法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：CN119357679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411918022.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型训练方法及用于模型训练的样本确定方法是由江廷宇;李屾设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法及用于模型训练的样本确定方法在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供模型训练方法及用于模型训练的样本确定方法，其中，模型训练方法包括：获取训练任务的候选样本集，其中，候选样本集包括候选样本；确定候选样本集中第一候选样本的参考信息，其中，第一候选样本为候选样本集中任一个候选样本；根据第一候选样本和参考信息，基于待训练模型确定第一候选样本的质量指标，其中，质量指标用于指示第一候选样本对于待训练模型的学习价值；根据各候选样本的质量指标，从各候选样本中确定目标样本，基于目标样本对待训练模型进行训练，获得目标任务处理模型，目标样本对于待训练模型的学习价值高于各候选样本中其他样本对于待训练模型的学习价值。注重样本的质量而不是数量，保证了模型性能。

本发明授权模型训练方法及用于模型训练的样本确定方法在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括：获取训练任务的候选样本集，其中，所述候选样本集包括候选样本；确定所述候选样本集中第一候选样本的参考信息，其中，所述第一候选样本为所述候选样本集中任一个候选样本，所述参考信息是指所述第一候选样本在所述候选样本集中除自身以外的相似样本；基于所述第一候选样本的参考信息生成提示指令，将所述提示指令和所述第一候选样本组合为演示数据；将所述第一候选样本输入至待训练模型，获得所述第一候选样本对应的第一响应结果；将所述演示数据输入至所述待训练模型，获得所述演示数据对应的第二响应结果；根据所述第一候选样本的标签、所述第一响应结果和所述第二响应结果，确定所述第一候选样本的质量指标，其中，所述质量指标用于指示所述第一候选样本对于所述待训练模型的学习价值；对各候选样本的质量指标进行排序，确定执行所述训练任务的处理器性能，从排序后的各候选样本中确定目标样本，基于所述目标样本对所述待训练模型进行训练，获得目标任务处理模型，其中，所述处理器性能用于指示模型训练平台的处理器的当前处理能力，所述目标样本的数量与所述处理器性能适配，所述目标样本对于所述待训练模型的学习价值高于所述各候选样本中其他样本对于所述待训练模型的学习价值。

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