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龙图腾网获悉鞍钢数智科技(辽宁)有限公司申请的专利大语言模型输出质量监测方法、设备、程序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：CN121327447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511915352.4，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权大语言模型输出质量监测方法、设备、程序及存储介质是由王赛;杜勇志;白雪;薛芷蘅;熊鑫;张帅;徐琰;刘婷;王弢;梁玥设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本大语言模型输出质量监测方法、设备、程序及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机技术领域，公开了一种大语言模型输出质量监测方法、设备、程序及存储介质。该方法包括：响应于接收到提问文本，将提问文本输入至钢铁行业领域识别模型，输出目标数据对象；判断预设通用规则是否覆盖提问文本所属的领域；若未覆盖，则将数据实体的特征输入至领域规则生成模型，输出领域质量稽核规则；根据数据实体的体量和特征，将数据实体拆分为多个子数据；以领域质量稽核规则为判断逻辑，对每个子数据中的实际数值进行判断，输出质量稽核结果集；将质量稽核结果集和数据源输入至钢铁行业领域识别模型，以对质量稽核结果集中的异常数据进行逆向推理，输出质量监测结果。本申请能提高钢铁领域数据质量监测的准确性。

本发明授权大语言模型输出质量监测方法、设备、程序及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型输出质量监测方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于接收到提问文本，将所述提问文本输入至钢铁行业领域识别模型，输出目标数据对象；所述目标数据对象包括所述提问文本所属的领域、数据实体和关联的数据源； 判断预设通用规则是否覆盖所述提问文本所属的领域； 若未覆盖，则将所述数据实体的特征输入至领域规则生成模型，输出领域质量稽核规则； 根据所述数据实体的体量和特征，将所述数据实体拆分为多个子数据； 以所述领域质量稽核规则为判断逻辑，对每个子数据中的实际数值进行判断，输出质量稽核结果集； 将所述质量稽核结果集和所述数据源输入至所述钢铁行业领域识别模型，以对所述质量稽核结果集中的异常数据进行逆向推理，输出质量监测结果； 其中，构建所述钢铁行业领域识别模型的步骤包括： 获取钢铁行业分词语料； 将所述钢铁行业分词语料输入至第一基座模型进行训练；所述第一基座模型包括多个目标层，所述多个目标层已注入多个动态低秩适配层；目标层与动态低秩适配层一一对应； 根据所述第一基座模型的训练步数确定所述第一基座模型的训练阶段；所述训练阶段包括预热阶段、动态秩训练阶段和微调阶段； 在所述第一基座模型处于所述预热阶段或所述动态秩训练阶段的情况下，根据预设采样规则和预设秩规格集确定每个动态低秩适配层的最佳秩规格； 在所述第一基座模型处于所述微调阶段的情况下，根据所述每个动态低秩适配层的最佳秩规格生成所述多个动态低秩适配层的最优秩组合； 根据所述最优秩组合确定所述多个动态低秩适配层各自的权重矩阵，以结合所述第一基座模型构建所述钢铁行业领域识别模型。

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