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龙图腾网恭喜湖南湘能创业项目管理有限公司申请的专利基于大语言模型的招投标文件负面案例生成方法和装置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：CN119358530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411926590.0，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权基于大语言模型的招投标文件负面案例生成方法和装置是由侯继辉;吴小忠;刘晖;徐溢;刘泉汇;宋华璐;谭舒;邹卉;丁磊设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的招投标文件负面案例生成方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于大语言模型的招投标文件负面案例生成方法和装置。所述方法包括：首先获取招投标文件负面案例数据集，然后构建输入数据生成提示模板、输出数据生成提示模板、输入‑输出对微调提示模板，然后构建招投标文件负面案例数据输入‑输出对示例，依次自迭代生成输入数据生成提示、输出数据生成提示以及输入‑输出对微调提示来生成招投标文件负面案例。采用本方法能够提高招投标文件案例数据集的全面性，进而保证招投标文件负面案例生成的准确性。

本发明授权基于大语言模型的招投标文件负面案例生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的招投标文件负面案例生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取招投标文件负面案例数据集；所述招投标文件负面案例数据集包括招投标文件负面案例；分别构建输入数据生成提示模板、输出数据生成提示模板、输入-输出对微调提示模板；从所述招投标文件负面案例数据集提取招投标文件负面案例，并且构建招投标文件负面案例数据输入-输出对示例，根据输入-输出对示例的案例输入数据填充输入数据生成提示模板，得到输入数据生成提示；采用大语言模型对所述输入数据生成提示进行处理，得到多条输入数据，并存入输入存储库中；从所述输入存储库中提取输入子集，并且与所述案例输入数据进行融合，得到更新输入数据生成提示，得到拓展输入集；从所述拓展输入集中提取合成输入数据，根据所述合成输入数据和所述输入-输出对示例填充所述输出数据生成提示模板，得到输出数据生成提示；采用大语言模型对所述输出数据生成提示进行上下文学习处理，生成所述输出数据生成提示对应的多条合成输出数据；根据所述合成输出数据、所述合成输入数据和所述输入-输出对示例填充输入-输出对微调提示模板，以根据输入-输出对微调提示模板对大语言模型进行微调；所述大语言模型的输入数据生成以及输出数据生成步骤包括：接收输入的分词序列，大语言模型在基于上下文在第步对下一个词进行预测，生成下一个词的概率分布的计算公式为： 其中是大语言模型在前步已经预测出的所有词的序列，是大语言模型在第步生成的logits向量，用于表示模型对各个词的原始评分值，概率转换函数是将logits向量转化为概率分布的函数；根据输入-输出对微调提示模板对大语言模型进行微调，包括：构建交叉熵损失函数： 其中，是模型已经预测出的所有词的序列，是当前应生成的值，为在给定参数的前提下，当前预测的值为当前应生成的值的概率；在反向传播过程中计算输入-输出对微调提示模板的损失值进行大语言模型的梯度更新，以此进行微调。

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