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龙图腾网获悉昆山杜克大学申请的专利基于端云协同的自适应大模型参数微调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：CN119232543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411314253.6，技术领域涉及：H04L41/042；该发明授权基于端云协同的自适应大模型参数微调方法及系统是由孙鹏;刘洋;刘靖;琚波波;张靖煜;胡钰林设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于端云协同的自适应大模型参数微调方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于端云协同的自适应大模型参数微调方法及系统。所述方法包括：设置边缘端和云端对大模型进行训练，构成端云协同架构实现了模型训练的分布式处理，利用边缘端的即时数据处理能力和云端的强大计算资源，提高了模型微调的效率；引入自适应参数优化机制，根据模型在不同端上的表现，动态调整模型参数的更新策略，确保了模型参数的高效利用；通过密钥交换协议、加密操作、数据混淆技术，确保了在模型微调过程中数据的安全性和隐私性；模型微调的动态调整策略根据端云协同架构中各端的性能反馈，实时调整模型的训练负荷和资源分配，可灵活适应不同的运行环境和任务需求。

本发明授权基于端云协同的自适应大模型参数微调方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于端云协同的自适应大模型参数微调方法，其特征在于，所述方法包括： 通过边缘端收集大模型训练数据，并对所述大模型训练数据进行预处理，根据预处理后的数据进行大模型初步训练，得到初步大模型；通过所述边缘端识别出关键帧，基于所述关键帧、所述初步大模型得到预测结果； 通过密钥交换协议在所述边缘端与云端交换加密密钥；在所述边缘端上，使用对称加密算法将待传输至云端的传输数据进行加密操作，并在数据加密的基础上引入数据混淆技术；在所述边缘端上采用消息认证码对所述传输数据进行完整性验证； 所述云端收集各个所述边缘端的性能反馈，根据所述性能反馈评估各个所述边缘端的训练负荷，并根据所述训练负荷动态调整各个所述边缘端的资源分配，基于资源分配结果更新各个所述边缘端的模型微调策略； 通过所述云端接收从所述边缘端传输的加密后的传输数据，对所述传输数据进行解密得到所述关键帧、所述预测结果；根据所述模型微调策略，基于所述关键帧对所述初步大模型进行参数微调，并基于所述预测结果对微调后的初步大模型进行参数优化，得到优化后的大模型； 根据性能评估指标对所述优化后的大模型进行评估，根据评估结果触发参数更新；实时监控采集所述优化后的大模型在所述云端、所述边缘端的表现指标，根据所述表现指标动态调整模型参数更新策略，确定模型参数更新频率；基于所述模型参数更新策略、模型参数更新频率调整大模型参数。

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昆山杜克大学，其通讯地址为：215316 江苏省苏州市昆山市杜克大道8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”。