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龙图腾网恭喜中科云谷科技有限公司申请的专利训练垂域大模型的方法、装置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：CN119358644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411934609.6，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权训练垂域大模型的方法、装置及存储介质是由尹倩倩;童兴;周志忠;李坤设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练垂域大模型的方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，尤其是一种训练垂域大模型的方法、装置及存储介质。包括：确定目标垂域对应的多个参与方，多个参与方拥有目标垂域的本地文本数据；将目标垂域的初始大模型分发至多个参与方，以使多个参与方基于各自所拥有的目标垂域的本地文本数据迭代训练初始大模型；获取多个参与方各自返回的迭代训练得到的临时大模型，并将其中校验合规的临时大模型进行聚合得到当前最新的聚合大模型；在满足迭代训练的终止条件的情况下，将当前最新的聚合大模型确定为目标垂域对应的垂域大模型以使得垂域大模型的数据覆盖范围更广泛，提高数据的多样性，使得后续的用户查询检索更为准确、全面，且确保各个参与方的数据保密。

本发明授权训练垂域大模型的方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练垂域大模型的方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标垂域对应的多个参与方，所述多个参与方拥有所述目标垂域的本地文本数据；将所述目标垂域的初始大模型分发至所述多个参与方，以使所述多个参与方基于各自所拥有的所述目标垂域的本地文本数据迭代训练所述初始大模型；获取所述多个参与方各自返回的迭代训练得到的临时大模型，并将其中校验合规的临时大模型进行聚合得到当前最新的聚合大模型；在满足迭代训练的终止条件的情况下，将所述当前最新的聚合大模型确定为所述目标垂域对应的垂域大模型；所述方法还包括：在满足迭代训练的终止条件的情况下，保存所述多个参与方各自返回的最后一轮迭代训练得到的临时大模型；获取用户的查询问题；在所述查询问题属于所述目标垂域的情况下，基于所述查询问题确定所述多个参与方的参与权重；基于所述多个参与方的参与权重将所述多个参与方各自返回的最后一轮迭代训练得到的临时大模型进行聚合得到针对所述查询问题的细分垂域大模型；将所述查询问题输入所述细分垂域大模型以得到所述查询问题对应的参考上下文；将所述查询问题与所述参考上下文输入通用大模型以得到所述查询问题的回复；其中，所述确定所述多个参与方的参与权重包括：获取所述多个参与方针对各自所拥有的所述目标垂域的本地文本数据的数据描述，将所述查询问题和所述多个参与方各自提供的数据描述输入至关联识别大模型，以得到所述多个参与方的参与权重，所述关联识别大模型用于识别所述查询问题和每个参与方提供的数据描述之间的关联度，并将其作为所述多个参与方的参与权重输出；或者，获取所述多个参与方各自拥有的所述目标垂域的本地文本数据对应的局域语义嵌入中心，基于所述查询问题对应的语义嵌入向量与每个参与方提供的局域语义嵌入中心的相似度确定出所述多个参与方的参与权重，其中，任一参与方的参与权重正相关于所述查询问题对应的语义嵌入向量与该参与方提供的局域语义嵌入中心的相似度。

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