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龙图腾网获悉北京智精灵科技有限公司申请的专利一种基于大语言模型的训练任务组合推荐方法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：CN120234478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510731389.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于大语言模型的训练任务组合推荐方法是由黄哲;王鹏;蔡龙军设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的训练任务组合推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的训练任务组合推荐方法。该方法首先获取用户个人信息及历史训练数据，依预设逻辑排序选出初始训练任务组合。针对该组合中的每个任务进行二阶知识表达，借助自然语言描述问答对大语言模型进行图知识与结构对齐并微调，形成大语言微调模型。将用户个人信息、初始组合及相关知识表达分为文本与异构图数据，拼接形成融合特征后输入微调模型，输出候选任务推荐概率分布，最终筛选推荐概率最高的候选任务，与初始训练任务组合形成新组合，并推送给用户。本发明融合多模态信息，创新性地将组合检索转为生成任务，结合辅助任务学习、慢推理及渐进式学习策略，有效解决冷启动难题，满足用户的个性化需求。

本发明授权一种基于大语言模型的训练任务组合推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的训练任务组合推荐方法，其特征在于包括如下步骤： 获取用户的个人信息和历史训练数据； 基于所述用户的历史训练数据，按照预设逻辑对历史训练任务进行排序，并选择前N项训练任务作为初始训练任务组合，N为正整数； 针对所述初始训练任务组合，对每一个训练任务进行二阶知识表达； 基于每一个训练任务的二阶知识表达，通过自然语言描述问答的形式对大语言模型进行图知识对齐和图结构对齐，从而通过自适应学习对所述大语言模型进行微调，形成大语言微调模型； 将所述用户的个人信息、初始训练任务组合以及每一个训练任务的二阶知识表达划分为文本数据和异构图数据； 针对所述文本数据，通过所述大语言微调模型的嵌入层进行编码，以获取文本编码；并且，针对所述异构图数据，通过协同过滤模型进行编码，以获取异构图编码； 针对每一个所述训练任务，将所述文本编码与所述异构图编码进行拼接后，形成融合特征； 将每一个所述训练任务的融合特征输入所述大语言微调模型，以输出一个候选任务的推荐概率分布； 基于所有候选任务的推荐概率分布，获取推荐概率最高的一个候选任务，并与所述前N项训练任务共同组合形成新的训练任务组合，以推送给所述用户进行认知训练。

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