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龙图腾网获悉科大讯飞股份有限公司申请的专利开放式问答及多模态大模型的训练方法、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：CN117235232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311377895.6，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权开放式问答及多模态大模型的训练方法、装置及相关设备是由殷保才;潘吉材;刘文超;盛典;吴浩;柏航;何山;殷兵;刘权;魏思;王士进;刘聪;胡国平设计研发完成，并于2023-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本开放式问答及多模态大模型的训练方法、装置及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种开放式问答及多模态大模型的训练方法、装置及相关设备，为了促使多模态大模型关注到空间信息，在预训练阶段针对训练图像生成了匹配的带有空间信息的图像描述文本，空间信息用于表示训练图像中包含的对象在训练图像中的空间位置，采用训练图像及上述添加有显性的对象空间信息的图像描述文本对多模态大模型进行预训练，可以使得多模态大模型在学习图像和内容描述文本的语义对齐关系的基础上，进一步关注到图像中对象的空间位置，也即使得多模态大模型具备检测物体空间位置的能力。在此基础上，当将多模态大模型应用于开放式问答任务，在回答与空间排布相关问题时能够基于掌握的能力准确给出正确回答。

本发明授权开放式问答及多模态大模型的训练方法、装置及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种开放式问答方法，其特征在于，包括： 获取输入的目标图像及提问问题； 调用配置的多模态大模型，将所述目标图像和所述提问问题输入所述多模态大模型，得到输出的与所述提问问题对应的答案文本； 其中，所述多模态大模型采用训练图像及匹配的带有空间信息的图像描述文本进行预训练，所述空间信息用于表示所述训练图像中的对象在训练图像中的空间位置； 在调用配置的多模态大模型之前还包括：对所述预训练后的多模态大模型进行有监督微调，该有监督微调过程包括： 获取有监督训练数据，所述有监督训练数据包括训练图像、针对所述训练图像提出的与空间排布相关的问题文本及匹配的答案标签，所述答案标签包括所述训练图像中对象的坐标信息，其中，所述有监督训练数据包含空间方位词和对象的坐标信息； 利用所述有监督训练数据，对所述预训练后的多模态大模型进行微调，得到微调后的多模态大模型，以使得微调后的多模态大模型学习到坐标信息与空间方位词间的关联关系。

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