一种模型更新方法、装置、设备、介质及程序产品

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种模型更新方法、装置、设备、介质及程序产品，方法包括：获取目标更新数据在预设维度的第一特征分布结果和原始训练样本在预设维度的第二特征分布结果；对预设维度对应的第一特征分布结果和第二特征分布结果进行差量对比，得到差量信息；根据差量信息，从原始训练样本中选择训练数据与目标更新数据合并，得到目标训练集；当目标训练集在预设维度的特征分布结果与第二特征分布结果的偏差在预设范围内时，利用目标训练集对待更新模型进行增量训练，得到更新后的目标模型；本实施例不仅能将新增知识学习到模型中，还能避免知识遗忘，既实现了模型随新知识的出现实时更新，还保证了模型的稳定性。