模型训练方法和计算设备

本申请公开了一种模型训练方法和计算设备，涉及人工智能技术领域，可以在计算设备中的推理模型的运行过程中，对推理模型进行实时训练，有效增强用户的体验感。具体地，获取用户画像对应的推理任务，以及推理模型针对所述推理任务输出的推理结果。基于推理任务和推理结果，确定预计满意度，在推理模型运行过程中，基于推理任务、推理结果以及预计满意度，对隐藏状态层模型进行训练。其中，推理模型运行于计算设备，推理模型的隐藏层中内嵌有隐藏状态层模型，隐藏状态层模型用于在推理模型运行的过程中修改隐藏层的参数，以使得推理模型输出的推理结果与用户画像相匹配，预计满意度是指计算设备预测的用户对推理结果的满意度。