买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

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)申请的专利一种基于知识编辑的大模型自适应祛毒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：CN120105422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510582609.2，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于知识编辑的大模型自适应祛毒方法及装置是由李晶;陆逸樊;周艺耕;俞俊;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。

本一种基于知识编辑的大模型自适应祛毒方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识编辑的大模型自适应祛毒方法及装置，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：构建基于知识编辑的大模型自适应祛毒模型；将构建好的训练集输入大语言模型中，获得特征向量；根据特征向量，构建训练样本数据；根据训练样本数据对毒性检测模块进行训练，获得训练好的毒性检测模块；将训练好的毒性检测模块插入大语言模型的目标层中，通过毒性特征感知模块进行感知，获得分类结果；将分类结果输入抗毒性前馈计算模块中，通过参数隔离编辑策略，确定待祛毒的参数矩阵；采用梯度优化方法和知识编辑方法进行优化，获得祛毒后的前馈网络；根据祛毒后的前馈网络，获得祛毒后的大语言模型。采用本发明可减少计算成本。

本发明授权一种基于知识编辑的大模型自适应祛毒方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识编辑的大模型自适应祛毒方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建基于知识编辑的大模型自适应祛毒模型；所述模型包括：毒性检测模块、毒性特征感知模块、抗毒性前馈计算模块和大语言模型； 其中，所述基于知识编辑的大模型自适应祛毒模型还包括：动态路由模块和原始前馈计算模块； 所述动态路由模块，用于根据毒性特征感知的分类结果进行判断，获得判断结果，根据判断结果切换计算路径； 其中，当毒性特征感知的分类结果为-1时，判断为安全，将毒性特征感知的分类结果输入至原始前馈计算模块中进行计算； 当毒性特征感知的分类结果为+1时，判断为不安全，将毒性特征感知的分类结果输入至抗毒性前馈计算模块中进行计算； 所述原始前馈计算模块，用于对用户的正常查询进行处理； S2、构建包含有害提示和无害提示的训练集；根据所述训练集，设置前缀系统安全提示，构建大语言模型的输入数据；将所述输入数据输入大语言模型中，将生成的末位隐藏状态作为特征向量；根据特征向量与获得的标注毒性标签，构建训练样本数据； S3、根据训练样本数据对毒性检测模块进行训练，获得训练好的毒性检测模块；将训练好的毒性检测模块插入大语言模型的目标层中，通过毒性特征感知模块进行毒性特征感知，获得毒性特征感知的分类结果； S4、将毒性特征感知的分类结果输入抗毒性前馈计算模块中，通过参数隔离编辑策略，确定大语言模型中前馈网络的待祛毒的参数矩阵；根据所述待祛毒的参数矩阵，采用梯度优化方法和知识编辑方法进行优化，获得祛毒后的大语言模型的前馈网络；根据祛毒后的大语言模型的前馈网络，获得祛毒后的大语言模型； 其中，当用户的查询传入到祛毒后的大语言模型时，毒性语义特征检测模块根据目标层的隐藏状态判别查询是否有毒，将判别信号传给插入在注意力层与归一化层后的动态路由模块；其中，毒性语义特征检测模块包括：毒性检测模块和毒性特征感知模块；动态路由模块对信号进行判断，当判断信号为不安全时，将信息流导向抗毒性前馈计算模块中，对信息流进行祛毒处理，拒绝对用户查询进行响应；当判断信号为安全时，将信息流导向原始前馈计算模块，正常处理用户的查询。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。