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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种应急问答大模型构建方法、系统、设备及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：CN119938862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510093801.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种应急问答大模型构建方法、系统、设备及介质是由沈颖;易子皓;徐辙;罗皓灏;凌振清;曾德龙;韩瑜设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应急问答大模型构建方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种应急问答大模型构建方法、系统、设备及介质，本方法通过收集应急领域的大量的相关语料数据进行分类，构建应急语料数据库，利用生成式大语言模型对应急语料数据库进行短句分割，利用生成式大语言模型对短句分割得到的多个种子语料数据进行提质处理，并根据提质处理得到的高质量微调语料数据对生成式大语言模型进行零阶优化训练，得到应急垂域大语言模型，实现快速且准确地对生成实用的应急知识和应对突发情况的方法，提高应急事件的响应效率，从而提升应急领域适配能力与性能表现。

本发明授权一种应急问答大模型构建方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种应急问答大模型构建方法，其特征在于，包括： 收集应急领域的大量的相关语料数据，对所述相关语料数据进行分类，构建应急语料数据库； 利用生成式大语言模型对所述应急语料数据库进行短句分割，得到多个种子语料数据； 利用所述生成式大语言模型对多个所述种子语料数据进行提质处理，生成高质量微调语料数据，包括： 对所述种子语料数据进行上下文学习，生成多个示例语料数据； 基于提示词工程技术，将多个所述示例语料数据输入至所述生成式大语言模型中，引导所述生成式大语言模型生成应急指令精调数据； 利用自我指令生成技术和上下文学习技术，引导所述生成式大语言模型对所述应急指令精调数据进行扩展，得到应急指令精调扩展数据，并将所述应急指令精调扩展数据作为所述高质量微调语料数据； 利用两个生成式大语言模型分别作为用户生成式大语言模型和应急专家生成式大语言模型； 基于提示词工程技术，利用所述种子语料数据使所述用户生成式大语言模型和所述应急专家生成式大语言模型进行多轮对话，生成应急多轮对话数据，并将所述应急多轮对话数据作为所述高质量微调语料数据； 根据所述高质量微调语料数据对所述生成式大语言模型进行零阶优化训练，得到应急垂域大语言模型，包括： 通过对所述高质量微调语料数据与预设的通用语料进行混合，生成混合语料数据； 基于预设的最小损失函数，利用所述混合语料数据对所述生成式大语言模型进行零阶优化迭代训练，迭代停止后，生成所述应急垂域大语言模型。

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