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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利预训练语言模型微调方法、推理服务系统、设备和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：CN121352037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511904940.8，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权预训练语言模型微调方法、推理服务系统、设备和介质是由蒋知航;王东升;杨耀;杨佳熹;周英;陈红阳设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本预训练语言模型微调方法、推理服务系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种预训练语言模型微调方法、推理服务系统、设备和介质，通过获取目标领域及其相关领域的原始指令，原始指令包括语言理解任务；对原始指令按照多维度指标进行评估与筛选，构建第一高价值指令集；从第一高价值指令集中提取相关领域的指令，并利用预训练语言模型对提取的指令进行过滤与可迁移性评估，得到第二高价值指令集；采用预训练语言模型对第二高价值指令集依次执行标注、筛选和增强处理，生成结构化训练样本；根据结构化训练样本训练预训练语言模型，以使预训练语言模型适配目标领域。通过本申请，减少了领域标注数据数量。

本发明授权预训练语言模型微调方法、推理服务系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种预训练语言模型微调方法，其特征在于，包括： 获取目标领域及其相关领域的原始指令，所述原始指令包括语言理解任务； 对所述原始指令按照多维度指标进行评估与筛选，构建第一高价值指令集； 从所述第一高价值指令集中提取所述相关领域的指令，并利用预训练语言模型对提取的指令进行过滤与可迁移性评估，得到第二高价值指令集； 采用所述预训练语言模型对所述第二高价值指令集依次执行标注、筛选和增强处理，生成结构化训练样本； 根据所述结构化训练样本训练所述预训练语言模型，以使所述预训练语言模型适配所述目标领域； 其中，从所述第一高价值指令集中提取所述相关领域的指令，并利用预训练语言模型对提取的指令进行过滤与可迁移性评估，得到第二高价值指令集，包括：调用所述预训练语言模型的理解与生成能力，生成对所述相关领域的指令的响应内容；根据所述响应内容确定所述相关领域的指令与所述目标领域的相关性；根据所述相关性，在所述第一高价值指令集中剔除与所述目标领域低相关的所述相关领域的指令； 其中，根据所述响应内容确定所述相关领域的指令与所述目标领域的相关性，包括：将所述响应内容输入至预设的迁移评分函数，经由所述预设的迁移评分函数生成迁移评分；若所述迁移评分不低于预设标准评分，则判定所述相关领域的指令与所述目标领域高相关；若所述迁移评分低于预设标准评分，则判定所述相关领域的指令与所述目标领域低相关； 所述迁移评分函数计算公式如下： ； 其中，所述响应内容作为样本，Mi代表某个样本的迁移评分，i代表样本索引，wv为向量相似度的权重，wl为所述预训练语言模型评分的权重，ei为指令样本的语义向量，d为领域概述的语义向量，表示基于所述预训练语言模型的语义合理性判分，其中，D为领域描述，Qi为第i个问题，Ai为第i个回答，clip代表将最终迁移评分Mi归一化到区间[0,1]内。

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