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龙图腾网恭喜图灵人工智能研究院(南京)有限公司申请的专利一种针对LLM翻译示例选择的Embedding模型训练方法、系统、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119204044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411696785.0，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种针对LLM翻译示例选择的Embedding模型训练方法、系统、电子设备及存储介质是由季佰军;郭繁荣;龙利民;李强设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对LLM翻译示例选择的Embedding模型训练方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对LLM翻译示例选择的Embedding模型训练方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法首先通过翻译质量评估模型选择和LLM翻译质量直接相关的正负例，然后利用这些正负例对Embedding模型进行再训练，并调整了再训练时的损失函数，使得通过再训练Embedding模型获取到的翻译示例能够显著提升LLM的翻译质量。相比于传统方法训练的Embedding模型仅关注与待翻译句子语义相近的示例，本发明中再训练后的Embedding模型则关注于那些能够直接提升待翻译句子翻译质量的示例。

本发明授权一种针对LLM翻译示例选择的Embedding模型训练方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种针对LLM翻译示例选择的Embedding模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过预训练的Embedding模型对语料库进行编码，并将结果存入向量数据库；S2、从Embedding模型的训练集中随机抽取一对翻译句子对，记为（xq,yq），xq表示待翻译的源语言文本，yq表示相应的目标语言文本；S3、使用预训练的Emebdding模型对xq进行编码，并从向量数据库中检索n条翻译示例，第i条翻译示例记为{xi,yi}，xi表示第i条翻译示例中的源语言文本，yi表示第i条翻译示例中的目标语言文本；S4、分别将检索出来的翻译示例与待翻译的源语言文本xq拼接成prompt，送入到LLM中进行翻译，以获取每条翻译示例对应的翻译结果；S5、使用翻译质量评估模型分别对每一个翻译结果进行打分；S6、将分数最高或大于分数阈值的翻译结果所对应的翻译示例的源语言文本作为正例xp，将其余翻译结果所对应的翻译示例的源语言文本作为负例，记作负例集合{xni}，其中xni表示第i条负例；S7、重复执行步骤S2~S6，直至获取到足够量的正负例；S8、利用获取到的正负例对Embedding模型进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人图灵人工智能研究院(南京)有限公司，其通讯地址为：210046 江苏省南京市栖霞区马群街道紫东路2号紫东国际创意园C21栋6楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。