哈尔滨工业大学谢涛获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于混合训练策略的决策和大语言模型的语音交互方法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：CN119229874B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411285266.5，技术领域涉及：G10L15/26；该发明授权基于混合训练策略的决策和大语言模型的语音交互方法及存储介质是由谢涛;安韬;戴崑;蒋志强;李瑞峰;赵立军设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于混合训练策略的决策和大语言模型的语音交互方法及存储介质在说明书摘要公布了：基于混合训练策略的决策和大语言模型的语音交互方法及存储介质，本发明涉及语音交互方法及存储介质。本发明的目的是为了解决现有大语言模型由于缺乏足够的领域知识，无法提供准确的回答，以及采用两个大语言模型会带来计算成本高，响应时间长的问题。过程为：设置特定的回答格式；构建决策数据集；构建用于特定场景对话问答的对话数据集；基于对话数据集采用全参微调对大语言模型进行第一次微调，得到一次微调后的大语言模型；基于决策数据集采用LoRA对一次微调后的大语言模型进行第二次微调，得到二次微调后的大语言模型；将语音识别模块和语音合成模块接入二次微调后的大语言模型，对用户待测语音问题进行处理，生成语音与用户交互。
本发明授权基于混合训练策略的决策和大语言模型的语音交互方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于混合训练策略的决策和大语言模型的语音交互方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤1：设置特定的回答格式；构建决策数据集； 决策数据集包括提示词、用户输入以及期望得到的回答； 步骤2：构建用于特定场景对话问答的对话数据集； 对话数据集包括大语言模型扮演的角色、用户输入和对应回答； 步骤3：基于对话数据集采用全参微调对大语言模型进行第一次微调，得到一次微调后的大语言模型； 步骤4：基于决策数据集采用LoRA对一次微调后的大语言模型进行第二次微调，得到二次微调后的大语言模型； 步骤5：将语音识别模块和语音合成模块接入二次微调后的大语言模型，对用户待测语音问题进行处理，生成语音与用户交互。
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