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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种用于大语言模型的智能体任务训练语料构建方法、设备及可读介质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：CN118377860B 。

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：202410298187.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种用于大语言模型的智能体任务训练语料构建方法、设备及可读介质是由张文蔚;陈泽徽;刘奎坤;王秋辰;刘江宁;林达华;陈恺;赵峰设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于大语言模型的智能体任务训练语料构建方法、设备及可读介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于大语言模型的智能体任务训练语料构建方法、设备及可读介质，该方法包括：对原始训练语料的格式和推理进行拆分和重新设计，通过将微调过程与预训练领域对齐，转化得到对话形式的不同智能体任务训练语句；按照能力维度划分，对不同智能体任务训练语句给予不同的损失权重；构造多样化的负样本，构建得到训练语料数据集。与现有技术相比，本发明细化了语言模型的代理调整过程，一方面将训练语料从固定格式中解构，与大语言模型的预训练域进行对齐，充分激发模型预训练时获得的能力，另一方面基于模型能力的数据平衡方式，使得模型在训练过程中更加关注到当前能力较差的方面、提高训练效率；并通过构建全面的负样本来减少幻觉问题。

本发明授权一种用于大语言模型的智能体任务训练语料构建方法、设备及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种用于大语言模型的智能体任务训练语料构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对原始训练语料的格式和推理进行拆分和重新设计，通过将微调过程与预训练领域对齐，转化得到对话形式的不同智能体任务训练语句； S2、按照能力维度划分，对不同智能体任务训练语句给予不同的损失权重； S3、构造多样化的负样本，构建得到训练语料数据集； 步骤S1具体是将不同的原始训练语料从固定格式中解构，统一对齐到大语言模型的预训练域； 步骤S2具体包括以下步骤： S21、将代理数据按照不同任务所需的能力进行分解； S22、根据模型在学习不同能力时的学习速度，对相应的能力维度进行损失权重配比，通过判断对应字典内的损失值来决定对当前语料是否进行学习； 步骤S3中构造多样化的负样本的具体过程为： 引入用户问题数据，同时不提供任何工具，获得第一负样本； 在第一负样本基础上，插入与当前问题无关的工具，获得第二负样本。

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上海人工智能创新中心，其通讯地址为：200232 上海市徐汇区云锦路701号37、38层；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”。