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龙图腾网获悉东吴证券股份有限公司申请的专利大语言模型的生成方法、装置、电子设备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：CN119830897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202412000161.7，技术领域涉及：G06F40/237；该发明授权大语言模型的生成方法、装置、电子设备及存储介质是由华仁杰;任川;臧延秋;朱巧明;葛菊平;李俊涛;秦立坚;徐徵羽;陈栋;黄泓森;曹立凡;肖爽设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本大语言模型的生成方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种大语言模型的生成方法、装置、电子设备及存储介质，该生成方法包括以下步骤：获取文本训练数据集，生成Bin文件和Idx文件；创建大语言模型，大语言模型包含有30层Transformer的Encoder‑Only架构，大语言模型用于接收词汇表和词汇表对应的多个索引值，大语言模型用于将接收到的所有索引值输入嵌入层，嵌入层基于预设的词嵌入矩阵将任一索引值i转换成词嵌入向量所有的词嵌入向量均输入到第一层Encoder‑Only架构，下一层均用于接收上一层输出的词嵌入向量，并经过多头注意力机制；基于Bin文件和Idx文件，对大语言模型进行训练。该生成方法能够生成一个大语言模型。

本发明授权大语言模型的生成方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型的生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取文本训练数据集，利用分词器将所述文本训练数据集中的文本进行分词和编码，之后，将编码后的数据写进Bin文件，将Bin文件中的每一行文本数据的起始位置写进Idx文件； 创建大语言模型，所述大语言模型包含有30层Transformer的Encoder-Only架构，所述大语言模型用于接收词汇表和词汇表对应的多个索引值，所述大语言模型用于将接收到的所有索引值输入嵌入层，所述嵌入层基于预设的词嵌入矩阵EV,d将任一索引值i转换成词嵌入向量，其中，V是词汇表的大小，d是词嵌入向量的维度，所述词嵌入矩阵EV,d中的每一行对应一个词汇的嵌入表示，为索引值i在所述词汇表中的词汇；所有的词嵌入向量均输入到第一层Encoder-Only架构，第2层至第30层均用于接收上一层输出的词嵌入向量，并经过多头注意力机制，从而捕捉长距离依赖关系；所述Encoder-Only架构包含有输入编码部分和特征编码部分；输入编码部分的前缀Tokens采用了随机掩码策略并用于提供上下文信息且前缀Tokens采用的掩码概率为；特征编码部分的后缀Tokens采用了均匀掩码策略且后缀Tokens采用的均匀掩码概率为；； 基于所述Bin文件和Idx文件，对所述大语言模型进行训练。

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