【技术实现步骤摘要】
本申请属于通信，具体涉及一种模型处理方法、装置、通信设备及存储介质。
技术介绍
1、人工智能(artificial intelligence，ai)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。ai技术在各个领域得到了广泛应用，并发挥了重要作用。比如，在无线通信网络中，融入ai技术，有助于提升吞吐量、时延、用户容量等技术指标。
2、对于无线通信网络的同一个ai功能(functionality)或ai特性(feature)，通过不同方法或不同数据集分别进行训练可以得到不同的ai模型。不同ai模型的模型具体参数可能不同，输入到输出的映射关系也可能不同。目前，是从多个ai模型中选择一个ai模型进行使用。而单个模型性能有限，只能适应部分场景或环境，无法获得较好增益。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种模型处理方法、装置、通信设备及存储介质，能够利用多个ai模型获得更好增益，有助于提升无线通信网络的性能。
2、第一方面，提供了一种...
【技术保护点】
1.一种模型处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的模型处理方法，其特征在于，所述通信设备利用所述至少两个第一模型，得到第二模型或第二模型的部分模型或第一数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的模型处理方法，其特征在于，所述通信设备基于每个模型输入，或每个模型输入对应的模型输出或模型中间量，得到第二模型或第二模型的部分模型或第一数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的模型处理方法，其特征在于，针对每个模型输入，当前模型输入对应的模型最终输出基于以下至少一项确定：
5.根据权利要求3或4所述的模型处理方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种模型处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的模型处理方法，其特征在于，所述通信设备利用所述至少两个第一模型，得到第二模型或第二模型的部分模型或第一数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的模型处理方法，其特征在于，所述通信设备基于每个模型输入，或每个模型输入对应的模型输出或模型中间量，得到第二模型或第二模型的部分模型或第一数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的模型处理方法，其特征在于，针对每个模型输入，当前模型输入对应的模型最终输出基于以下至少一项确定：
5.根据权利要求3或4所述的模型处理方法，其特征在于，针对每个模型输入，当前模型输入对应的模型最终中间量基于以下至少一项确定：
6.根据权利要求3至5之中任一项所述的模型处理方法，其特征在于，在所述第二模型为单边模型的情况下，所述第二模型的输入为所述模型输入，所述第二模型的输出为所述模型最终输出。
7.根据权利要求3至5之中任一项所述的模型处理方法，其特征在于，在所述第二模型为双边模型的情况下，所述第二模型的编码器的输入为所述模型输入，所述第二模型的编码器的输出或所述第二模型的译码器的输入为所述模型最终中间量，所述第二模型的译码器的输出为所述模型最终输出。
8.根据权利要求2至7之中任一项所述的模型处理方法，其特征在于，所述通信设备获得第二数据集，包括：
9.根据权利要求1所述的模型处理方法，其特征在于，所述通信设备利用所述至少两个第一模型，得到第二模型或第二模型的部分模型，包括：
10.根据权利要求1至9之中任一项所述的模型处理方法，其特征在于，所述第一数据集用于训练所述第二模型或所述第二模型的部分模型，或用于表征适用的模型或功能或特性，或用于定义性能指标，或用于定义性能要求。
11.根据权利要求1至10之中任一项所述的模型处理方法，其特征在于，所述至少两个第一模型或所述第二模型或所述第二模型的部分模型的以下至少一项是协议预定义的：
12.根据权利要求1至11之中任一项所述的模型处理方法，其特征在于，所述至少两个第一模型或所述第二模型或所述第二模型的部分模型以下至少一项相同：
13.根据权利要求1至12之中任一项所述的模型处理方法，其特征在于，所述第二模型或所述第二模型的部分模型与所述至少两个第一模型的输入格式或输出格式相同。
14.根据权利要求1至13之中任一项所述的模型处理方法，其特征在于，所述第二模型或所述第二模型的部分模型或所述第一数据集用于以下至少一项：
15.根据权利要求1至14之中任一项所述的模型处理方法，其特征在于，所述通信设备获得至少两个第一模型，包括：
16.一种模型处理装置，其特征在于，包括：
17.根据权利要求16所述的模型处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨昂，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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