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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种模型超参数的确定方法、装置、电子设备及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：CN120893528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511019280.5，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权一种模型超参数的确定方法、装置、电子设备及介质是由夏友华;王钧;张宝龙设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型超参数的确定方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型超参数的确定方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：获取预先构建的初始序列模型和目标大模型；通过指定优化算法迭代搜索目标大模型的超参数空间，以便基于超参数空间构建标签数据序列；通过标签数据序列对初始序列模型进行监督学习训练，得到目标序列模型；通过目标序列模型，确定目标大模型的目标超参数。由此，通过指定优化算法获取包括超参数标签的标签数据序列，并通过标签数据序列对初始序列模型进行监督学习训练，使得初始序列模型学习到指定优化算法的超参数推荐策略，从而可以直接使用目标序列模型快速且准确地确定目标大模型的超参数。

本发明授权一种模型超参数的确定方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种情报分析的控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预先构建的初始序列模型和目标大模型； 通过指定优化算法迭代搜索所述目标大模型的超参数空间，以便基于所述超参数空间构建标签数据序列； 通过所述标签数据序列对所述初始序列模型进行监督学习训练，得到目标序列模型； 通过所述目标序列模型，确定所述目标大模型的目标超参数，以便通过所述目标大模型进行情报分析；序列模型为基于Transformer架构的模型；所述目标大模型为情报分析模块； 所述通过指定优化算法迭代搜索所述目标大模型的超参数空间，以便基于所述超参数空间构建标签数据序列，包括： 获取所述目标大模型的测试数据集、预设的初始超参数以及所述初始超参数对应的初始模型准确率；所述测试数据集为包括问题与答案的文本数据； 将所述初始超参数和所述初始模型准确率作为当前数据序列； 将所述当前数据序列，输入所述指定优化算法，得到算法推荐超参数； 将所述目标大模型的超参数设置为所述算法推荐超参数后，通过所述测试数据集对所述目标大模型进行指令微调训练，以确定所述目标大模型的当前模型准确率； 将所述算法推荐超参数和所述当前模型准确率构成的序列，添加至所述当前数据序列，并返回所述将所述当前数据序列，输入所述指定优化算法，得到算法推荐超参数的步骤，以进行所述迭代搜索，直至达到预设迭代条件为止； 基于达到所述预设迭代条件后的当前数据序列，构建所述标签数据序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人之江实验室，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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