基于联邦学习的教学模型训练、教学任务处理方法和装置

本公开提供了一种基于联邦学习的教学模型训练、教学任务处理方法和装置，涉及人工智能、自然语言处理、大语言模型、深度学习等技术领域。具体实现方案为：接收中央服务器输出的初始教学模型，初始教学模型用于生成或执行教学任务；采用本地数据样本集和复合损失函数，对初始教学模型进行训练，得到训练完成的教学模型，复合损失函数包括：教学任务的任务损失函数以及用于使教学模型在处理文本时产生的内部表示与文本涉及的知识概念在知识图谱中结构化表示对齐的图谱约束损失函数；基于训练完成的教学模型和初始教学模型，得到模型更新量；基于知识图谱，得到实体嵌入矩阵；将模型更新量和实体嵌入矩阵发送给中央服务器。