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龙图腾网恭喜苏州元脑智能科技有限公司申请的专利问答任务处理模型训练方法、装置、设备及存储介质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：CN119493849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510066724.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权问答任务处理模型训练方法、装置、设备及存储介质是由王月;陈曦设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本问答任务处理模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了问答任务处理模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据初始训练数据集和第一模型训练算法，调整问答任务处理模型，得到第一中间问答任务处理模型；根据初始训练数据集和第一中间问答任务处理模型，得到处理问答任务的第一推理步骤和第一标注信息，生成第一目标训练数据集；根据初始训练数据集和第二模型训练算法，调整问答任务处理模型，得到第二中间问答任务处理模型；根据第一目标训练数据集调整第二中间问答任务处理模型，得到目标模型。解决了对处理问答任务的模型进行训练时，依赖人工标注数据，导致模型的准确率受到人工标注数据质量的影响，训练过程成本高、效率低的问题。

本发明授权问答任务处理模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种问答任务处理模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：根据初始训练数据集和第一模型训练算法，对待训练的问答任务处理模型进行调整，得到第一中间问答任务处理模型，其中，所述初始训练数据集包括第一预设数量个问答任务；根据所述初始训练数据集和所述第一中间问答任务处理模型，得到所述第一中间问答任务处理模型处理所述问答任务的第一推理步骤和所述第一推理步骤的第一标注信息，并根据所述第一推理步骤、所述第一标注信息以及所述初始训练数据集，生成第一目标训练数据集，其中，所述第一推理步骤是所述第一中间问答任务处理模型处理所述问答任务的推理过程中的任一步骤；其中，所述根据所述初始训练数据集和所述第一中间问答任务处理模型，得到所述第一中间问答任务处理模型处理所述问答任务的第一推理步骤和所述第一推理步骤的第一标注信息，并根据所述第一推理步骤、所述第一标注信息以及所述初始训练数据集，生成第一目标训练数据集，包括：将所述初始训练数据集中的所述问答任务输入所述第一中间问答任务处理模型，得到所述问答任务对应的第二预设数量个推理过程和所述推理过程的输出结果；在所述初始训练数据集中获取所述推理过程对应的问答任务的参考结果，并根据所述输出结果和所述参考结果，生成所述推理过程的第三标注信息，其中，所述第三标注信息用于确定所述输出结果是否等于所述参考结果；对所述推理过程进行拆分，得到第三预设数量个所述第一推理步骤；根据所述第一推理步骤所在推理过程的第三标注信息，确定所述第一推理步骤的所述第一标注信息，其中，所述第一标注信息用于确定根据所述第一推理步骤得到所述参考结果的概率；其中，根据所述第一推理步骤所在推理过程的第三标注信息，确定所述第一推理步骤的所述第一标注信息，包括：在根据所述第三标注信息，确定所述第一推理步骤所在的推理过程的输出结果与所述参考结果相同的情况下，将所述第一推理步骤作为第一中间步骤；确定所述第一中间步骤在所述推理过程中的目标位置；根据所述第一中间步骤、所述目标位置、所述问答任务以及所述第一中间问答任务处理模型，生成第一中间推理过程，其中，所述第一中间推理过程的输出结果与所述参考结果不相同；将所述第一中间推理过程位置与所述目标位置相同的步骤作为所述第一中间步骤对应的第二中间步骤；将所述第一中间步骤作为所述第一推理步骤，所述第一中间步骤得到所述参考结果的概率大于第三预设阈值，将所述第二中间步骤作为所述第一推理步骤，所述第二中间步骤得到所述参考结果的概率小于第四预设阈值；根据所述第一推理步骤、所述第一标注信息以及所述问答任务的参考结果，生成所述第一目标训练数据集；根据所述初始训练数据集和第二模型训练算法，对所述待训练的问答任务处理模型进行调整，得到第二中间问答任务处理模型；根据所述第一目标训练数据集调整所述第二中间问答任务处理模型，得到目标模型。

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