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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种面向医学院教育场景的大模型微调方法和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：CN120067276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510536211.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种面向医学院教育场景的大模型微调方法和装置是由楼敏;沈静;江路华;丁亦刚;陈楥帅设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向医学院教育场景的大模型微调方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向医学院教育场景的大模型微调方法和装置，包含以下步骤：1）选取合适的通用大模型；2）构造有监督微调数据集；3）利用医学院教育微调数据集对选定的通用语言大模型进行有监督微调；4）模型评估与迭代；5）模型加载与使用。利用微调后的大模型，实现医疗教育辅助平台中智能化出题、智能问答功能，为医学教育提供全面的支持和解决方案。本发明提出的方法能够帮助快速生成领域高质量微调数据，提升通用大模型对医疗知识的理解、提升出题能力和效率，提高模型的适应性和实用性。

本发明授权一种面向医学院教育场景的大模型微调方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向医学院教育场景的大模型微调方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）选取合适的通用大语言模型； （2）从医学院教育常用课本、辅导书、习题集、高质量病历PDF文件中得到出题微调数据集和问答微调数据集，并收集通用领域开源的中文对话数据集，得到通用领域对话数据集；按照4种数据组合策略方式将出题微调数据集、问答微调数据集和通用领域对话数据集进行组合，得到第一微调数据集、第二微调数据集、第三微调数据集和第四微调数据集； 所述步骤（2）具体包括以下子步骤： （2.1）收集医学院教育常用课本、辅导书、习题集、高质量病历PDF文件； （2.2）将收集到的医学院教育常用课本、辅导书、习题集、高质量病历PDF文件通过第一数据处理模块转换为标准格式的markdown文本； （2.3）对转换后的markdown文本进行人工审核，确保正确的标题树和文本内容； （2.4）随后基于审核后的markdown文本提取问答对，得到出题微调数据集； 所述子步骤（2.4）具体包括以下子步骤： （2.4.1）按照分块策略模块将审核后的markdown文本切分为多个数据块，得到数据块集合； （2.4.2）多次调用开源或闭源通用大模型，按照布鲁姆认知层次，根据数据块集合中每一个数据块相对应的文本分别生成固定数量的定义解释类、医学知识理解类、知识应用类、实践评价类题目； （2.4.3）将每一个数据块相对应的文本与对应的题目一起发送给开源或闭源通用大模型，生成每一个题目对应的相关答案，得到第一问答对数据集，所述第一问答对数据集中每条数据包含数据块相对应的文本对应的题目和相关答案； （2.4.4）将数据块集合中每一个数据块相对应的文本输入到开源或闭源通用大模型，根据教材内容生成相关的单选题、多选题，作为出题微调数据集； （3）分别利用第一微调数据集、第二微调数据集、第三微调数据集和第四微调数据集对选定的通用语言大模型进行有监督微调处理，得到第一微调后的大语言模型、第二微调后的大语言模型、第三微调后的大语言模型和第四微调后的大语言模型； （4）分别对第一微调后的大语言模型、第二微调后的大语言模型、第三微调后的大语言模型和第四微调后的大语言模型进行评估与迭代，得到得分最高的微调后的大语言模型作为最优医学模型，并将得分最高的微调后的大语言模型对应的数据组合策略方式作为最优数据组合策略； （5）通过最优医学模型实现医疗教育辅助平台中智能化出题和智能问答功能，为医学教育提供全面的支持和解决方案。

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