哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)李晶获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于参数融合与解耦的大语言模型模态扩展方法及装置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：CN120105352B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510582920.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于参数融合与解耦的大语言模型模态扩展方法及装置是由李晶;李俊霖;张民设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于参数融合与解耦的大语言模型模态扩展方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于参数融合与解耦的大语言模型模态扩展方法及装置，涉及大语言模型技术领域。该方法包括：通过对预训练语言模型进行微调得到多个多模态大语言模型；对每个多模态大语言模型进行任务向量提取；采用稀疏化策略对原始任务向量进行稀疏，得到稀疏向量，对稀疏向量进行融合，得到融合任务向量；根据融合任务向量构建模型参数；根据融合任务向量对每个多模态大语言模型构造模态专属的二值掩码；根据模型参数以及二值掩码构建融合模型。本发明提出了一种具备无训练融合、模态解耦、性能保留与持续扩展能力的多模态语言模型扩展方法，适用于高效整合多个MLLM、重建原始模型结构、以及应对新任务持续集成等应用场景。
本发明授权基于参数融合与解耦的大语言模型模态扩展方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于参数融合与解耦的大语言模型模态扩展方法，其特征在于，所述方法包括： S1、通过对预训练语言模型进行微调得到多个多模态大语言模型； S2、对所述多个多模态大语言模型中的每个多模态大语言模型进行任务向量提取，得到每个多模态大语言模型的原始任务向量； S3、采用稀疏化策略对多个多模态大语言模型的原始任务向量进行稀疏，得到稀疏向量，对所述稀疏向量进行融合，得到融合任务向量； S4、根据所述融合任务向量构建模型参数； S5、根据所述融合任务向量对每个多模态大语言模型构造模态专属的二值掩码； S6、根据所述模型参数、二值掩码以及多个多模态大语言模型的编码器构建融合模型； S7、获取待处理的多模态输入，输入到所述融合模型，得到任务处理结果，其中，多模态的表示包括图像、音频和文本。
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