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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利一种LLM模型训练方法、装置、设备及其存储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：CN116796857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310799459.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种LLM模型训练方法、装置、设备及其存储介质是由王俊设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种LLM模型训练方法、装置、设备及其存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例属于数字医疗技术领域，应用于数字医疗医生与患者对话咨询训练场景中，涉及一种LLM模型训练方法、装置、设备及其存储介质，包括获取待进行LLM模型训练的自然语言语料集；根据所述对话时间信息对所述待分类文本中各个对话语句进行时序编号；按照所述对话文本的对话主体，以及对话先后顺序整理出文本对话时序图，再根据对话文本中词语词性筛选出各个业务节点，根据所述文本对话时序图和所述各个业务节点训练出LLM模型，保证了根据对话的全局性、中间表达性和多维交互性进行LLM模型训练，获得更加符合医疗场景的对话模型，便于辅助数字医疗平台的构建与咨询对话业务处理，提高数字医疗行业对话系统的语义识别准确性。

本发明授权一种LLM模型训练方法、装置、设备及其存储介质在权利要求书中公布了：1.一种LLM模型训练方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取待进行LLM模型训练的自然语言语料集，其中，所述自然语言语料集中包含了预先从目标医疗对话平台整理的医生与相应咨询者的对话文本，所述对话文本携带有对话时间信息； 根据预设的清洗规则，对所述对话文本进行非焦点数据清洗，获取清洗后的待分类文本； 根据所述对话时间信息对所述待分类文本中各个对话语句进行时序编号； 按照所述对话文本的对话主体，对所述待分类文本中各个对话语句对应的时序编号进行分类，获取由时序编号构成的第一有序分类集和第二有序分类集，其中，所述第一有序分类集中的时序编号对应咨询者的对话语句，所述第二有序分类集中的时序编号对应答复者的对话语句； 按照所述时序编号的顺序，交替从所述第一有序分类集和所述第二有序分类集中选择目标时序编号，构成时序编号序列； 根据所述时序编号序列，选择对应的对话语句，将所述咨询者对应的对话语句作为第一对话方语句，将所述答复者对应的对话语句作为第二对话方语句； 基于所述第一对话方语句、所述第二对话方语句，所述时序编号序列以及每个对话语句分别对应的时序编号，生成有向无环图，获得对话文本时序图； 将所述对话文本时序图输入预构建的LLM模型内，并根据对话文本中词语词性筛选出各个业务节点，根据所述对话文本时序图和所述各个业务节点对所述预构建的LLM模型进行训练，获得训练完成的LLM模型，其中，在执行所述将所述对话文本时序图输入预构建的LLM模型内，并根据对话文本中词语词性筛选出各个业务节点，根据所述对话文本时序图和所述各个业务节点对所述预构建的LLM模型进行训练的步骤之前，所述方法还包括： 获取预先在所述LLM模型内部署的节点筛选关键词，其中，所述节点筛选关键词为预先整理的能够筛选出所有业务节点的各个关键词，所述所有业务节点包括输入节点、输出节点、方法调用节点、变量节点、返回节点和运算节点； 启动在所述LLM模型内预先部署的节点命名组件，其中，所述节点命名组件能够为不同的节点进行区别命名。

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