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龙图腾网恭喜南昌航空大学申请的专利个性化问答大语言模型的生成方法及系统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：CN118898257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411390993.8，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权个性化问答大语言模型的生成方法及系统是由全泽伟;吴万文;付婧斐;朱小宝;肖京洋;袁凤连设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本个性化问答大语言模型的生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种个性化问答大语言模型的生成方法及系统，包括提取专业知识内容，对专业知识内容进行预处理，以得到专业知识数据集；采用预设模型对专业知识数据集进行提问，以生成问答数据集；基于问答数据集对基础问答模型进行P‑tuningv2高效参数微调得到微调基础问答模型，将微调基础问答模型与基础问答模型进行结合，以得到结合基础问答模型；获取具体任务，并获取具体任务相关的数据集，基于数据集对结合基础问答模型进行LoRA高效参数微调，以得到微调结合基础问答模型，将微调结合基础问答模型与结合基础问答模型进行结合，以得到个性化大型语言模型。本发明可以完成基础问答模型向专业领域垂直模型的转化。

本发明授权个性化问答大语言模型的生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种个性化问答大语言模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：提取专业知识内容，对所述专业知识内容进行预处理，以得到专业知识数据集；采用预设模型对所述专业知识数据集进行提问，以生成问答数据集；所述采用预设模型对所述专业知识数据集进行提问，以生成问答数据集的步骤包括：采用预设大语言模型对所述专业知识数据集进行内容提问，以生成专业问题及专业答案，基于所述专业问题以及所述专业答案生成问答数据集；判断所述问答数据集是否符合HHH标准，其中，所述HHH标准为真实性、健康性以及帮助性；若是，则将所述问答数据集按照基础问答模型的微调格式进行排版；基于所述问答数据集对基础问答模型进行P-tuningv2高效参数微调得到微调基础问答模型，将所述微调基础问答模型与所述基础问答模型进行结合，以得到结合基础问答模型；获取具体任务，并获取所述具体任务相关的数据集，基于所述数据集对所述结合基础问答模型进行LoRA高效参数微调，以得到微调结合基础问答模型，将所述微调结合基础问答模型与所述结合基础问答模型进行结合，以得到个性化大型语言模型；所述基于所述数据集对所述结合基础问答模型进行LoRA高效参数微调的步骤包括：对预训练的权重矩阵进行低秩分解，以得到适应矩阵A以及适应矩阵B；将所述适应矩阵A以及所述适应矩阵B设置为可训练参数；通过反向传播算法最小化适应任务的损失函数以更新所述适应矩阵A以及所述适应矩阵B，以对所述结合基础问答模型进行微调。

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南昌航空大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区丰和南大道696号；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”。