清华大学刘奋荣获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种增强大语言模型逻辑推理能力的方法和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：CN120806171B 。
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：202511277453.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种增强大语言模型逻辑推理能力的方法和系统是由刘奋荣;成凤祥;周川;李昊轩设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种增强大语言模型逻辑推理能力的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种增强大语言模型逻辑推理能力的方法和系统，属于人工智能技术领域，解决了现有技术中单阶段微调训练的大模型回答准确率低的问题。方法包括：对于训练集中的每条训练样本，将该训练样本的结论和每个前提转换为符号表示，得到该训练样本的符号语言；对于每条训练样本，基于符号语言的逻辑形式和推理难度计算该训练样本的复杂度；基于每条训练样本的复杂度对训练集进行划分得到不同复杂度等级的训练子集；按照复杂度等级从低到高的顺序基于训练子集分阶段对大语言模型进行训练，得到训练好的大语言模型。提高了大语言模型的推理准确性。
本发明授权一种增强大语言模型逻辑推理能力的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种增强大语言模型逻辑推理能力的方法，其特征在于，包括以下步骤： 对于训练集中的每条训练样本，将该训练样本的结论和每个前提转换为符号表示，得到该训练样本的符号语言； 对于每条训练样本，基于符号语言的逻辑形式和推理难度计算该训练样本的复杂度； 基于每条训练样本的复杂度对训练集进行划分得到不同复杂度等级的训练子集；按照复杂度等级从低到高的顺序基于训练子集分阶段对大语言模型进行训练，得到训练好的大语言模型； 对于每条训练样本，基于符号语言的逻辑形式和推理难度计算该训练样本的复杂度，包括： 将该训练样本的符号语言转换为析取范式； 基于所述析取范式计算该训练样本的符号逻辑形式复杂度； 基于所述析取范式计算该训练样本的逻辑推理复杂度； 基于所述符号逻辑形式复杂度和所述逻辑推理复杂度得到该训练样本的复杂度； 采用以下公式基于所述析取范式计算该训练样本的符号逻辑形式复杂度： ； 其中，表示析取范式中析取支的数量，表示第个析取支中的合取支的数量，表示样本的符号逻辑形式复杂度。
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