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龙图腾网获悉苏州仰思坪半导体有限公司申请的专利一种多任务语言处理模型训练方法、装置及相关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：CN120598061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511095059.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种多任务语言处理模型训练方法、装置及相关设备是由闯小明;傅婧;潘维维;胡光耀设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多任务语言处理模型训练方法、装置及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种多任务语言处理模型训练方法、装置及相关设备，该方法包括获取每个任务的训练样本、共享层候选参数和每个特定任务处理层候选参数；基于每个任务的训练样本，确定所述多任务语言处理模型的综合损失；判断综合损失是否达到第一预设值；若否，则基于综合损失更新共享层的候选参数，基于各个任务的损失更新各个特定任务处理层的候选参数，并确定所述多任务语言处理模型更新后的综合损失，直至更新后的综合损失达到第一预设值。本申请中的训练方法，基于综合损失对共享层进行训练，能够在整体提高各个任务的预测准确度，基于各个任务损失对各个特定任务处理层进行训练，能够对各个特定任务处理层进行精准的优化。

本发明授权一种多任务语言处理模型训练方法、装置及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种多任务语言处理模型训练方法，所述多任务语言处理模型包括共享层及每个任务对应的特定任务处理层，所述共享层用于提取每个任务的通用文本特征，所述通用文本特征是指每个任务的输入文本基于共享层所能够提取到的文本特征，所述特定任务处理层用于提取对应任务的独有文本特征，所述共享层包括多头注意力机制层和前馈神经网络层，所述训练方法包括： 获取每个任务的训练样本、共享层候选参数和每个特定任务处理层候选参数； 基于每个任务的训练样本，确定所述多任务语言处理模型在处理多任务时的综合损失；所述综合损失基于每个任务的损失和每个任务对应的权重确定；所述每个任务的损失基于每个任务的预测结果和目标结果确定；每个任务的预测结果基于的每个任务的训练样本、共享层候选参数及对应特定任务处理层候选参数确定；将各个任务的训练样本输入至共享层，基于共享层提取各个任务的训练样本的通用语言特征，并分别将各任务的通用语言特征输入至对应的特定任务处理层以提取各任务的独有语言特征； 判断所述综合损失是否达到第一预设值； 若否，则基于所述综合损失更新所述共享层的候选参数，并基于各个任务的损失更新各个特定任务处理层的候选参数，并基于每个任务的训练样本、共享层更新后的候选参数及每个特定任务处理层更新后的候选参数，确定所述多任务语言处理模型更新后的综合损失，直至更新后的综合损失达到第一预设值。

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