[发明专利]AI模型训练方法、装置、存储介质及设备有效
| 申请号： | 201910127573.3 | 申请日： | 2019-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN109902820B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 申俊峰 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/065 | 分类号： | G06N3/065;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 张所明 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种AI模型训练方法、装置、存储介质及设备，属于人工智能技术领域。该方法应用于至少两个训练机中的任意一个训练机，每个训练机均与参数服务器通信连接，每一个训练机与至少一个终端设备通信连接，与一个训练机通信连接的每个终端设备均各自对应一个模型训练环境，该方法包括：对于任意一个训练机的任意一个模型训练环境，获取候选样本集；基于候选样本集获取AI模型当前的网络参数的梯度；将网络参数的梯度发送至参数服务器，参数服务器用于基于网络参数的梯度对AI模型当前的网络参数进行更新；从参数服务器中获取更新后的网络参数，并以更新后的网络参数替换模型训练环境中AI模型当前的网络参数。本发明加快了模型训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | ai 模型 训练 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
1.一种AI模型训练方法，其特征在于，所述方法应用于至少两个训练机中的任意一个训练机，所述至少两个训练机中的每个训练机均与参数服务器通信连接，每一个所述训练机与至少一个终端设备通信连接，与一个所述训练机通信连接的每个终端设备均各自对应一个模型训练环境，所述参数服务器中的模型结构与任意一个所述模型训练环境中的模型结构一致，所述方法包括：对于任意一个训练机的任意一个模型训练环境，获取与所述模型训练环境包含的终端设备匹配的候选样本集，所述候选样本集中至少包括所述终端设备显示的环境状态画面以及与所述环境状态画面匹配的交互动作，所述环境状态画面为目标交互活动中的角色对象参与交互活动时生成的画面；基于所述候选样本集获取人工智能AI模型当前的网络参数的梯度；将所述网络参数的梯度发送至参数服务器，所述参数服务器用于基于所述网络参数的梯度对所述AI模型当前的网络参数进行更新；从所述参数服务器中获取更新后的网络参数，并以所述更新后的网络参数替换所述模型训练环境中所述AI模型当前的网络参数。
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