模型训练方法及装置、电子设备和存储介质

本公开公开了一种模型训练方法及装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：获取训练数据集合和第一模型，其中，第一模型包括至少一个编码层；在接收到采用第一模型对新增任务进行推理的需求信息的情况下，对至少一个编码层中的各编码层添加一个适应层，并对适应层的参数进行初始化，获取第二模型；保持第二模型中至少一个编码层的参数不变，采用训练数据集合对各编码层对应适应层的参数进行训练，获取各编码层对应适应层的适应层参数；在第二模型的训练输出结果满足模型存储要求的情况下，获取并存储第三模型。因此本公开可以减少模型的迭代维护周期的同时减少对已有任务推理准确性的影响。