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龙图腾网获悉厦门渊亭信息科技有限公司申请的专利一种大规模数据的生成方法、装置及设备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：CN119883657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510370436.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种大规模数据的生成方法、装置及设备是由钱智毅;史金涛;黄在斌设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模数据的生成方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大规模数据的生成方法、装置及设备，包括：利用LLM将用户输入的待处理文本进行扩展，生成多个候选内容，其中，每一候选内容作为一个扩展节点；通过LLM对每一所述扩展节点对应的候选内容进行多维度评估和建议评估，得到评估分数和优化建议；为每一所述扩展节点创建一个蒙特卡洛搜索树，得到多个扩展子树，其中，每一所述扩展节点作为所述扩展子树的根节点；基于所述评估分数和所述优化建议对每一所述扩展子树进行包括选择、扩展、模拟以及回溯的策略优化，得到大规模数据。能够满足数据生成效率、目标导向性和多样性需求，提升数据生成质量与效率。

本发明授权一种大规模数据的生成方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种大规模数据的生成方法，其特征在于，所述方法包括： 利用LLM将用户输入的待处理文本进行扩展，生成多个候选内容，其中，每一候选内容作为一个扩展节点； 通过LLM对每一所述扩展节点对应的候选内容进行多维度评估和建议评估，得到评估分数和优化建议； 为每一所述扩展节点创建一个蒙特卡洛搜索树，得到多个扩展子树，其中，每一所述扩展节点作为所述扩展子树的根节点； 基于所述评估分数和所述优化建议对每一所述扩展子树进行包括选择、扩展、模拟以及回溯的策略优化，得到大规模数据； 进一步的，所述基于所述评估分数和所述优化建议对每一所述扩展子树进行包括选择、扩展、模拟以及回溯的策略优化，包括： 通过计算每一所述扩展子树的子节点的得分，并选择得分最高的子节点作为目标扩展节点； 将所述优化建议作为prompt并输入至LLM对所述目标扩展节点进行扩展，生成对应多个分支节点的待评估内容； 通过LLM对每一所述分支节点对应的待评估内容进行多维度评估和建议评估，得到当前评估分数和当前优化建议，其中，所述当前评估分数用于回溯更新子节点的得分，所述当前优化建议用于下一扩展时作为prompt； 进一步的，所述通过计算每一所述扩展子树的子节点的得分，包括： 根据UCBS,a=QS,aNS,a+C*sqrtlnNSNS,a进行计算，得到每一子节点的得分；式中，QS,aNS,a表示从状态S采取动作a得到的平均奖励，C*sqrtlnNSNS,a表示探索奖励，C表示探索系数，Q表示累计奖励，N表示访问次数，NS表示状态S被访问的总次数，NS,a表示在状态S下选择动作a的访问次数，QS,a表示在状态S下选择动作a后，历史获得的所有奖励之和。

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