复旦大学金玲飞获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利保护数据隐私的上下文学习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：CN119323047B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411233597.4，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权保护数据隐私的上下文学习方法是由金玲飞;冯煜设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本保护数据隐私的上下文学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种保护数据隐私的上下文学习方法。所述上下文学习方法包括：在对大语言模型进行预训练过程中，对训练数据的梯度实施自适应加噪处理；根据预训练得到的大语言模型和指定的格式指令，逐Token构建生成上下文示例，在构建生成上下文示例的过程中，Token生成时实施自适应加噪处理；在大语言模型推理过程中，将具备隐私保护的上下文示例与用户的输入内容进行拼接结合，形成带有提示的输入，输入到大语言模型中进行预测和推理。本发明的上下文学习方法中，通过自适应加噪策略动态调整添加噪声的尺度，这样一来，可以在保护隐私的同时减少对模型性能的影响，最终实现了增强隐私保护和优化模型性能的技术效果。
本发明授权保护数据隐私的上下文学习方法在权利要求书中公布了：1.一种保护数据隐私的上下文学习方法，其特征在于：所述上下文学习方法包括： 在对大语言模型进行预训练过程中，对训练数据的梯度实施自适应加噪处理； 根据预训练得到的大语言模型和指定的格式指令，逐Token构建生成上下文示例，在构建生成上下文示例的过程中，Token生成时实施自适应加噪处理； 在大语言模型推理过程中，将具备隐私保护的上下文示例与用户的输入内容进行拼接结合，形成带有提示的输入，输入到大语言模型中进行预测和推理，从而得到预测推理结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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