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龙图腾网获悉杭州点存科技有限公司申请的专利基于低秩自适应技术的大语言模型优化系统及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：CN119886279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510337171.1，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于低秩自适应技术的大语言模型优化系统及方法是由李浩天;郝增;夏建超;舒浙徽设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低秩自适应技术的大语言模型优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于低秩自适应技术的大语言模型优化系统及方法，涉及大语言模型技术领域，该优化系统包括低秩调整模块、指令初步分析模块、数据比对模块、指令优化模块以及模型评估模块；其技术要点为：利用低秩自适应技术优化后的大语言模型作为数据处理的基础，方便后续继续优化的同时还能从而有效地降低所需处理的数据量基数；再根据优选数据集在所有初步检索数据集中的占比情况，向“输入端”发出“提问”，从而对操作指令进行优化，避免系统的“内耗”，而且通过这种“提问”方式，可以更加精准地确定操作指令的目的，以便于给出准确的反馈，更大限度地降低所需处理数据的总量，以达到从根本上出发解决所需处理的数据过多的问题。

本发明授权基于低秩自适应技术的大语言模型优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于低秩自适应技术的大语言模型优化系统，其特征在于，该优化系统包括： 指令初步分析模块：提取初始指令关键词做检索词条，获取大模型可调用检索数据，分类成检索数据集，依检索数据集的子集数量分为初步与可舍弃检索数据集，舍弃后者； 数据比对模块：接收初步检索数据集，按子集数量降序排列，取前若干作为优选数据集，计算其在初步检索数据集中占比并与筛选比例阈值比对；并根据占比结果，将初步检索数据集或比对数据作作为首次检索结果，分析预估影响指数并发出核对指令； 指令优化模块：收到核对指令，按数据库分类标准对优选数据集二次分类，分析评估值，结合历史检索趋向输出优化指令，反馈后的指令为二级指令，筛选、输出二次分类检索数据，其中，历史检索趋向表示在相同检索词条下，各种分类标准的选取次数； 二次分类的数据分类评估值的分析过程如下： 调取数据库存储分类标准对优选数据集进行二次分类，并获取分类后分类集，其中，优选数据集为分类集的子集，并获取子集数量最大和最小的两个分类集，两个分类集中子集的数量分别记为、； 当≥预设的均匀度阈值时，则发出分类不合格指令，并重新进行二次分类；反之，则发出分类合格指令，记录该二次分类对应的分类标准； 在接收到分类合格指令时，获取二次分类后所有分类集以及对应子集的数量，分别记为、，并调取基于该分类标准下子集数量最大和最小的两个分类集，其中子集的数量分别记为、； 通过分析公式： 得到二次分类的数据分类评估值，式中，表示二次分类后分类集的总数，表示第m个分类集，表示第m个分类集对应的子集数量，表示单位数据集合数量识别的速度，表示第m个分类集中子集的数量，均为权重； 通过计算得到分类标准的评分系数；依据分类标准的评分系数按照由大到小的顺序选取对应的分类标准，作为优化指令发出； 模型评估模块：获取优选数据集占比、预估影响指数及指令优化前后子集数量，生成模型优化效率评估系数，系数低于优化效果阈值时，调取优化方案修正策略； 其中，模型优化效率评估系数所依据的公式如下： 式中，表示模型优化效率评估系数，Y表示优化指令前优选数据集的总数，表示优化指令前第k个优选数据集，表示优化指令前第k个优选数据集对应的子集数量，表示初步检索数据集的总数，表示第i个初步检索数据集，表示第i个初步检索数据集内的子集数量，表示预估影响指数，X表示优化指令后优选数据集的总数，表示优化指令后第x个优选数据集，表示优化指令前第x个优选数据集对应的子集数量，分别表示权重； 在初步检索数据集总数≤平均阅览量时，记为1。

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