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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种面向垂直领域的模型进化学习方法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：CN119538974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411596876.7，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种面向垂直领域的模型进化学习方法是由高扬;李家伟设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向垂直领域的模型进化学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向垂直领域的模型进化学习方法，包括：获取高质量的领域数据；通过指令微调方法训练模型为具有初步领域知识的第一模型；利用大模型指导第一模型进化，包括：1第一模型答案生成，2大模型给予系统性评估，3当大模型判定第一模型的解答不符合预期时，会生成示范性答案，将示范性答案、上一轮模型的答案以及大模型的评分输入给第一模型，重复执行S31‑S32，直至大模型最终认可第一模型的解答，或迭代次数达到预设上限；对第一模型性能微调，生成第二模型。通过本发明，GPT4蒸馏出高质量的领域数据，指导模型进化，并利用模型自我博弈的方法，摆脱对GPT4的依赖，实现模型自我能力的进化。

本发明授权一种面向垂直领域的模型进化学习方法在权利要求书中公布了：1.一种面向垂直领域的模型进化学习方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：获取高质量的领域数据； 步骤2：通过指令微调方法训练模型为具有初步领域知识的第一模型； 步骤3：利用大模型指导第一模型进化；包括： 步骤31：第一模型答案生成：基于第一模型对领域问题作答，产生推理路径和答案； 步骤32：大模型提供反馈：针对推理路径和答案，大模型给予系统性评估； 步骤33：当大模型判定第一模型的解答不符合预期时，会生成示范性答案，将示范性答案、上一轮模型的答案以及大模型的评分输入给第一模型，重复执行步骤31-32，直至大模型最终认可第一模型的解答，或迭代次数达到预设上限； 步骤34，对第一模型性能微调，生成第二模型； 步骤4：利用自我博弈方法使第二模型进化，包括： 步骤41，向第二模型输入领域数据，通过贪婪搜索策略和束搜索策略生成两类推理路径和答案对； 步骤42,第二模型利用贪婪搜索和束搜索生成的推理路径和答案对进行训练，让第二模型生成的结果接近束搜索策略而远离贪婪搜索策略。

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