阿里巴巴(中国)有限公司汪诚愚获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利针对大规模预训练语言模型的提示学习方法和交互系统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：CN116629345B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310320539.4，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权针对大规模预训练语言模型的提示学习方法和交互系统是由汪诚愚;黄俊设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本针对大规模预训练语言模型的提示学习方法和交互系统在说明书摘要公布了：本公开涉及一种针对规模预训练语言模型的提示学习方法和利用该操作方法的交互系统。所述方法包括：构造上下文示例并送入经预训练的所述PLM用于提示学习；以及使用学习过所述上下文示例的所述PLM执行针对目标示例的测试，其中，使用将实体知识注入所述PLM的预训练任务对所述PLM的参数进行微调，以获取预训练的所述PLM。本公开在业内首次提出了面向大规模预训练语言模型的知识预训练算法，为构建应用于各个领域的大规模知识模型奠定基础。具体地，该方法提出了可以单独或结合使用的新颖的基于事实知识注入的预训练任务，并且发现对目标示例的明智选择和利用知识库中知识先验的校准能够进一步提升模型表现。
本发明授权针对大规模预训练语言模型的提示学习方法和交互系统在权利要求书中公布了：1.一种针对大规模预训练语言模型PLM的提示学习方法，包括： 构造上下文示例并送入经预训练的所述PLM用于提示学习，包括：确定训练集和目标集中所包含的实体；计算所述训练集和所述目标集的语义空间差，所述语义空间差表征所述训练集和所述目标集各自实体平均表示之间的距离；利用所述语义空间差计算所述训练集中的训练例和所述目标集中的目标例之间的知识相关性；基于所述知识相关性确定所述训练集中每个训练例的采样权重；以及根据所述采样权重从所述训练集中选择优选训练例，所述优选训练例相比于其他训练例包含更多的目标集中实体；以及利用检索出的所述优选训练集构造所述上下文示例；以及 使用学习过所述上下文示例的所述PLM执行针对目标示例的测试， 其中，使用将实体知识注入所述PLM的预训练任务对所述PLM的参数进行微调，以获取预训练的所述PLM。
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