基本信息
摘要：An artificial intelligence model training method and device, a storage medium and a robot, the method comprising: outputting a corresponding service result on the basis of a preset artificial intelligence model in response to service request information of a user; acquiring feedback information of the user for the service result; labeling the service request information and the service result according to the feedback information so as to generate a training sample pair; and when the number of generated training sample pairs reaches a preset threshold, updating the preset artificial intelligence model by utilizing each of the training samples. With the technical solution of the present disclosure, the training sample pairs may be automatically labeled, and the labeled training sample pairs continuously improve the performance of the artificial intelligence model. Compared to means of artificially labeling training samples in the existing technology, the method may shorten the training period of the artificial intelligence model, reduce the training cost and increase the training efficiency. L'invention concerne un procédé et un dispositif d'apprentissage de modèle d'intelligence artificielle, un support d'informations et un robot, le procédé consistant à : délivrer un résultat de service correspondant sur la base d'un modèle d'intelligence artificielle prédéfini en réponse à des informations de demande de service d'un utilisateur ; acquérir des informations de rétroaction de l'utilisateur concernant le résultat de service ; étiqueter les informations de demande de service et le résultat de service conformément aux informations de rétroaction de façon à générer une paire d'échantillons d'apprentissage ; et, lorsque le nombre de paires d'échantillons d'apprentissage générées atteint un seuil prédéfini, mettre à jour le modèle d'intelligence artificielle prédéfini en faisant intervenir chacun des échantillons d'apprentissage. La solution technique de la présente invention permet d'étiqueter automatiquement les paires d'échantillons d'apprentissage, et d'améliorer en continu la performance du modèle d'intelligence artificielle au moyen des paires d'échantillons d'apprentissage étiquetées. Par comparaison avec des moyens d'étiquetage artificiel d'échantillons d'apprentissage de la technologie existante, le procédé permet de raccourcir la période d'apprentissage du modèle d'intelligence artificielle, de réduire le coût d'apprentissage et d'augmenter l'efficacité d'apprentissage. 一种训练人工智能模型的方法、装置、存储介质及机器人，所述方法包括：响应于用户的服务请求信息，基于预设人工智能模型输出相应的服务结果；获取所述用户对所述服务结果的反馈信息；根据所述反馈信息对所述服务请求信息和所述服务结果进行标注，生成训练样本对；当生成的所述训练样本对的数量达到预设阈值时，利用各所述训练样本对更新所述预设人工智能模型。采用本公开的技术方案，可以实现对训练样本对的自动标注，通过标注的训练样本对不断提升人工智能模型的性能，相比于现有技术中通过人工参与训练样本标注的方式，可以缩短人工智能模型的训练周期、降低训练成本、提高训练效率。
摘要附图：
