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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利面向大语言模型的上下文感知层次指令学习方法及装置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：CN120705280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511153387.9，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权面向大语言模型的上下文感知层次指令学习方法及装置是由何道敬;马腾云;姚家琪;田倬韬设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向大语言模型的上下文感知层次指令学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向大语言模型的上下文感知层次指令学习方法及装置，涉及人工智能技术领域。方法包括：对初始训练数据区分大语言模型的指令角色，根据指令角色构建训练数据；对训练数据中的指令角色构建指令角色标记，根据指令角色标记、指令段分割嵌入和指令段查询嵌入，确定指令段分割特征和指令段查询特征；将指令段分割特征、指令段查询特征以及Token嵌入特征输入上下文感知模块，得到样本输入数据；将样本输入数据输入大语言模型，对答复模型进行监督微调训练，得到训练好的答复模型；将待回复文本输入到训练好的答复模型中，得到对话回复数据。采用本发明，可以提升大语言模型对关键角色指令的执行优先程度，保证对话应用的安全性和稳定性。

本发明授权面向大语言模型的上下文感知层次指令学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向大语言模型的上下文感知层次指令学习方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取初始训练数据，对初始训练数据区分大语言模型的指令角色，根据指令角色构建训练数据，确定训练数据中输入序列的指令段分割嵌入、指令段查询嵌入和Token嵌入； S2、对训练数据中的指令角色构建指令角色标记，根据指令角色标记和指令段分割嵌入，确定指令段分割特征，根据指令角色标记和指令段查询嵌入，确定指令段查询特征，根据Token嵌入确定Token嵌入特征； S3、将指令段分割特征、指令段查询特征以及Token嵌入特征输入上下文感知模块，得到样本输入数据； S4、将样本输入数据输入大语言模型，对上下文感知模块和大语言模型组成的答复模型进行监督微调训练，得到训练好的答复模型； S5、获取待回复文本，将所述待回复文本输入到训练好的答复模型中，得到所述待回复文本的对话回复数据。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。

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