山东大学张孟奇获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于知识表示解耦的大语言模型知识编辑方法及交互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：CN120181205B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510607173.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于知识表示解耦的大语言模型知识编辑方法及交互方法是由张孟奇;周子盛;任鹏杰;陈尧;薛娇;陈竹敏;张宜梅;蒋树设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于知识表示解耦的大语言模型知识编辑方法及交互方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供了基于知识表示解耦的大语言模型知识编辑方法及交互方法，包括：对于知识表征，通过知识解耦器，得到目标知识相关表征和目标知识无关表征；将待注入的新知识编码到目标知识相关表征中，然后通过知识耦合器将目标知识相关表征和目标知识无关表征耦合为新知识表征；基于新知识表征，对大语言模型参数进行更新，将新知识表征注入到大语言模型中，且对大语言模型参数进行更新的过程中，约束目标知识无关表征保持不变。降低了知识编辑过程对大语言模型其它知识与能力的影响，增强了大语言模型的可靠性。
本发明授权基于知识表示解耦的大语言模型知识编辑方法及交互方法在权利要求书中公布了：1.基于知识表示解耦的大语言模型知识编辑方法，其特征在于，包括： 获取知识表征和待注入的新知识； 对于知识表征，通过知识解耦器，得到目标知识相关表征和目标知识无关表征； 将待注入的新知识编码到目标知识相关表征中，然后通过知识耦合器将目标知识相关表征和目标知识无关表征耦合为新知识表征； 基于新知识表征，对大语言模型参数进行更新，将新知识表征注入到大语言模型中，且对大语言模型参数进行更新的过程中，约束目标知识无关表征保持不变； 所述新知识表征表示为： ； ； 其中，、和分别表示目标知识三元组中的主语、关系与宾语，表示利用和构造的文本提示词，表示目标知识相关表征，表示目标知识无关表征，为获取新知识表征构造的可优化变量，知识耦合器Rec将目标知识相关表征与目标知识无关表征构建为新知识表征，表示在大语言模型前向传播时将知识解耦器输入的知识表征替换为新知识表征，表示将知识解耦器输入的知识表征替换为新知识表征时输出的概率。
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