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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局申请的专利一种大模型适配方法、装置、设备及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：CN119558377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411610779.9，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权一种大模型适配方法、装置、设备及存储介质是由赖伟坚;邱泽坚;司徒友;罗松林;蔡新雷;刘树安;李敬光;汪杰;李敬航;郝乾啸设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大模型适配方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大模型适配方法、装置、设备及存储介质。第大模型适配方法，包括：基于历史主网操作指令数据，对预训练大模型进行参数微调，得到微调主网大模型；采用微调主网大模型执行主网操作任务，得到微调主网大模型的输出结果和基于输出结果的反馈数据；基于输出结果和反馈数据，对微调主网大模型进行强化学习，得到主网操作任务大模型。本发明实施例的技术方案，可以提高大模型对电网指令的理解能力。

本发明授权一种大模型适配方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大模型适配方法，其特征在于，包括： 基于历史主网操作指令数据，对预训练大模型进行参数微调，得到微调主网大模型； 采用所述微调主网大模型执行主网操作任务，得到微调主网大模型的输出结果和基于所述输出结果的反馈数据； 基于所述输出结果和所述反馈数据，对所述微调主网大模型进行强化学习，得到主网操作任务大模型； 基于历史主网操作指令数据，对预训练大模型进行参数微调，得到微调主网大模型，包括： 将历史主网操作指令数据进行预处理，得到指令文本序列； 将所述指令文本序列输入至所述预训练大模型，得到所述预训练大模型的输出结果； 基于所述输出结果和所述指令文本序列关联实际任务的偏差，以及所述输出结果的电网操作安全度，形成损失函数； 基于所述损失函数，对所述预训练大模型进行参数微调，得到微调主网大模型； 所述损失函数具体如下： ； 其中，是预训练大模型的输出结果与指令文本序列关联实际任务的偏差，是预训练大模型的输出结果的电网操作安全度惩罚项，和是权重系数； 基于所述输出结果和所述反馈数据，对所述微调主网大模型进行强化学习，得到主网操作任务大模型，包括： 将所述输出结果作为行动，并基于所述反馈数据和奖励函数确定任务奖励；所述奖励函数包括任务完成奖励和任务执行安全度奖励； 基于所述行动和任务奖励，对所述微调主网大模型进行强化学习，得到主网操作任务大模型； 所述奖励函数具体如下： ； 其中，是微调主网大模型的任务完成奖励，是任务执行安全度奖励，是权重因子。

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