模型训练方法、装置、设备及程序产品

本公开提供了一种模型训练方法、装置、设备及程序产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：基于各训练样本之间的语义相似度，将多个训练样本划分至多个数据领域；其中，每个数据领域内训练样本的语义相似度，大于不同数据领域之间训练样本的语义相似度；在每个训练轮次中，根据当前模型参数和各数据领域的梯度信息计算领域梯度相关矩阵，并根据领域梯度相关矩阵更新各数据领域的采样比例；根据更新后的采样比例从各数据领域中采样获取训练样本，并使用获取到的训练样本对模型进行训练。根据本公开实施例，能够在几乎不增加额外计算量的同时，有效提升训练效率。