(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210559702.8 (22)申请日 2022.05.19 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 李雨芮　巩伟宝　于佃海　刘雨昂　 王曦　吴志华　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 王江选 (51)Int.Cl. G06F 9/48(2006.01) G06F 9/50(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 任务处理方法、 装置、 电子设备和介质 (57)摘要 本公开提供了一种任务处理方法、 装置、 设 备、 介质和产品， 涉及人工智能领域， 具体为深度 学习技术领域。 任务处理方法包括： 控制第一计 算设备执行第一主任务以生 成第一结果； 响应于 确定第二计算设备要基于第一结果执行第二主 任务， 确定第二计算设备的目标状态； 响应于确 定第一计算设备正在执行第一主任务并且目标 状态为空闲状态， 控制第二计算 设备执行附加任 务； 响应于确定第一计算设备已生成第一结果， 控制第二计算设备停止执行附加任务； 控制第二 计算设备基 于第一结果执 行第二主 任务。 权利要求书3页 说明书12页 附图5页 CN 114860412 A 2022.08.05 CN 114860412 A 1.一种任务处 理方法， 包括： 控制第一计算设备 执行第一主任务以生成第一结果； 响应于确定第 二计算设备要基于所述第 一结果执行第 二主任务， 确定所述第 二计算设 备的目标状态； 响应于确定所述第一计算设备正在执行所述第一主任务并且所述目标状态为空闲状 态， 控制所述第二计算设备 执行附加任务； 响应于确定所述第 一计算设备已生成所述第 一结果， 控制所述第 二计算设备停止执行 所述附加任务； 以及 控制所述第二计算设备基于所述第一结果执 行所述第二主任务。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中： 所述控制第 一计算设备执行第 一主任务以生成第 一结果包括： 控制所述第 一计算设备 利用深度学习模型的第一网络层基于样本数据或针对所述样本数据的特征执行所述第一 主任务以生成所述第一结果； 所述控制所述第 二计算设备基于所述第 一结果执行所述第 二主任务包括： 控制所述第 二计算设备利用所述深度学习模型的第二网络层基于所述第一结果执行所述第二主任务， 生成第二结果。 3.根据权利要求2所述的方法， 还 包括： 控制所述第二计算设备利用所述第二网络层基于所述第二结果和样本标签执行第三 主任务， 生成第三结果； 以及 控制所述第 一计算设备利用所述第 一网络层基于所述第 三结果执行第四主任务， 生成 第四结果。 4.根据权利要求3所述的方法， 还 包括： 控制所述第 一计算设备基于所述第 三结果和所述第四结果中的至少一个， 更新所述第 一网络层的参数； 以及 控制所述第 二计算设备基于所述第 三结果和所述第四结果中的至少一个， 更新所述第 二网络层的参数。 5.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述第二主任务包括N个第 二子任务， N为正整数； 所述第三主任务包括M个第三子任务， M为 正整数； 其中， 所述控制所述第 二计算设备利用所述第 二网络层基于所述第 二结果和样本标签 执行第三主任务， 生成第三结果包括： 响应于确定所述第二计算设备执行完成所述N个第二子任务中的目标第二子任务， 控 制所述第二计算设备利用所述第二网络层， 基于与所述目标第二子任务对应的子结果和所 述样本标签， 执行所述M个第三子任务中的目标第三子任务， 其中， 所述子结果包括所述第 二结果中的至少一部分； 以及 响应于确定所述目标第三子任务执 行完成， 删除所述子结果。 6.根据权利要求3 ‑5中任意一项所述的方法， 其中： 所述第一主任务包括： 生成针对所述样本数据的特 征； 所述第二主任务包括以下至少一项： 生成针对所述样本数据的特征、 基于针对所述样 本数据的特 征得到针对所述样本数据的预测结果；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114860412 A 2所述第三主任务包括： 生成针对所述第二网络层的参数的梯度信息； 所述第四主任务包括： 生成针对所述第一网络层的参数的梯度信息 。 7.根据权利要求2 ‑6中任意一项所述的方法， 其中： 所述样本数据包括以下至少一项： 待分类文本、 问题文本、 待转换文本； 所述第二结果包括以下至少一项： 针对所述待分类文本的分类结果、 针对所述问题文 本的答案数据、 针对所述待转换文本的转换 数据。 8.根据权利要求1 ‑7中任意一项所述的方法， 还 包括： 响应于确定所述第 二计算设备停止执行所述附加任务， 将执行所述附加任务生成的附 加结果发送给第三计算设备； 以及 控制所述第三计算设备基于所述附加结果执 行所述附加任务。 9.根据权利要求1 ‑7中任意一项所述的方法， 还 包括： 响应于确定所述第 二计算设备停止执行所述附加任务， 获取执行所述附加任务生成的 附加结果； 以及 响应于确定所述第 二计算设备执行完所述第 二主任务， 控制所述第 二计算设备基于所 述附加结果执 行所述附加任务。 10.一种任务处 理装置， 包括： 第一控制模块， 用于控制第一计算设备 执行第一主任务以生成第一结果； 确定模块， 用于响应于确定第二计算设备要基于所述第一结果执行第二主任务， 确定 所述第二计算设备的目标状态； 第二控制模块， 用于响应于确定所述第 一计算设备正在执行所述第 一主任务并且所述 目标状态为空 闲状态， 控制所述第二计算设备 执行附加任务； 第三控制模块， 用于响应于确定所述第一计算设备已生成所述第一结果， 控制所述第 二计算设备停止执 行所述附加任务； 以及 第四控制模块， 用于控制所述第二计算设备基于所述第一结果执 行所述第二主任务。 11.根据权利要求10所述的装置， 其中： 所述第一控制模块还用于： 控制所述第 一计算设备利用深度学习 模型的第 一网络层基 于样本数据或针对所述样本数据的特 征执行所述第一主任务以生成所述第一结果； 所述第四控制模块还用于： 控制所述第 二计算设备利用所述深度 学习模型的第 二网络 层基于所述第一结果执 行所述第二主任务， 生成第二结果。 12.根据权利要求1 1所述的装置， 还 包括： 第五控制模块， 用于控制所述第 二计算设备利用所述第 二网络层基于所述第 二结果和 样本标签执 行第三主任务， 生成第三结果； 以及 第六控制模块， 用于控制所述第 一计算设备利用所述第 一网络层基于所述第 三结果执 行第四主任务， 生成第四结果。 13.根据权利要求12所述的装置， 还 包括： 第七控制模块， 用于控制所述第 一计算设备基于所述第 三结果和所述第四结果中的至 少一个， 更新所述第一网络层的参数； 以及 第八控制模块， 用于控制所述第 二计算设备基于所述第 三结果和所述第四结果中的至 少一个， 更新所述第二网络层的参数。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114860412 A 3