人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)李冬冬获国家专利权
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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)申请的专利一种基于大语言模型微调的任务适应结果确认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：CN119646373B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411665955.9，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于大语言模型微调的任务适应结果确认方法及系统是由李冬冬;舒瑶设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大语言模型微调的任务适应结果确认方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型微调的任务适应结果确认方法及系统，所述方法包括：获取大语言模型的模型参数，并利用优化算法对模型参数进行更新，再利用更新后的模型参数对大语言模型的学习率进行更新；利用更新后的学习率和模型参数对大语言模型进行迭代训练，直到输出最终模型参数，根据最终模型参数更新大语言模型后，执行多个目标特定任务，得到对应的目标结果，根据所有目标结果确定任务适应结果。本发明通过引入自适应学习率调节机制，利用模型在训练过程中的反馈信息，动态调整学习率，增强了模型适应性，使得大语言模型能够更好地适应特定任务，提高了模型在实际应用中的表现。
本发明授权一种基于大语言模型微调的任务适应结果确认方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型微调的任务适应结果确认方法，其特征在于，所述基于大语言模型微调的任务适应结果确认方法包括： 获取大语言模型的初始模型参数、初始距离估计和多个变量，并对所有所述变量进行初始化处理，得到对应的初始变量； 计算所述初始模型参数的初始梯度，更新所有所述初始变量中的多个第一初始变量，得到多个第一更新变量； 利用多个所述第一更新变量对所述初始梯度进行缩放，得到调整矩阵，并根据所述调整矩阵更新所述初始模型参数，得到模型更新参数； 更新多个第二初始变量得到多个第二更新变量，利用多个所述第二更新变量，更新所述初始距离估计得到距离更新估计，并利用所述距离更新估计，更新所述大语言模型的学习率； 利用更新后的学习率对所述大语言模型进行迭代训练，直到输出最终模型参数后更新所述大语言模型，并利用更新后的大语言模型执行多个目标特定任务，得到对应的目标结果，根据所有所述目标结果确定任务适应结果。
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