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龙图腾网获悉北京睿科伦智能科技有限公司申请的专利一种基于大模型的双层次优化AI训练数据的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：CN120561579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510593422.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于大模型的双层次优化AI训练数据的方法是由王阳刚;陈虞君设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的双层次优化AI训练数据的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大模型的双层次优化AI训练数据的方法，涉及人工智能领域，所述方法包括：利用大语言模型的随机性生成能力，对历史数据中的每个问题和指令，通过高随机性超参数配置生成多个同源答案；基于多个同源答案，通过预训练的教师模型在低随机性超参数配置下进行评分，生成偏好数据对，并筛选出评分高于阈值的答案作为高质量监督微调数据；将步骤S1生成的同源答案与步骤S2中对应的评分结果对应，构建用于直接偏好优化的初级偏好数据，并结合筛选后的高质量SFT数据形成第一层次优化数据。本发明通过双层次优化架构和动态调整机制，在保证数据质量的前提下提升AI训练效率，为大规模模型训练提供了可靠的数据支撑。

本发明授权一种基于大模型的双层次优化AI训练数据的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的双层次优化AI训练数据的方法，其特征在于，所述方法包括： S1：利用大语言模型的随机性生成能力，对历史数据中的每个问题和指令，通过高随机性超参数配置生成多个同源答案； S2：基于多个同源答案，通过预训练的教师模型在低随机性超参数配置下进行评分，生成偏好数据对，并筛选出评分高于阈值的答案作为高质量监督微调数据； S3：将步骤S1生成的同源答案与步骤S2中对应的评分结果对应，构建用于直接偏好优化的初级偏好数据，并结合筛选后的高质量SFT数据形成第一层次优化数据； S4：基于高质量SFT数据，通过加载有多轮反思Prompt模板的反思模型对其进行多维度质量分析，所述多轮反思Prompt模板包含错误识别指令、修正路径生成指令和高质量答案生成指令，从而生成包含反思轨迹的第二层次优化数据，所述反思轨迹包括对原始答案的修正逻辑和质量提升路径； S5：将第一层次优化数据和第二层次优化数据进行混合，生成综合训练集，其中第二层次数据携带反思轨迹的辅助信息，用于增强模型对复杂任务的理解和推理能力； S6：基于综合训练集，在多轮对话的每轮交互中注入历史上下文信息，并基于前述各步骤优化流程生成树状发散的对话路径，以增强多轮对话数据的逻辑连贯性和多样性； S7：当在线服务过程中检测到语义相似度低于预设阈值时，提取错误对话链并分析错误类型，反向调整步骤S1的同源数据生成策略、步骤S2的评分阈值和步骤S4的反思模型配置，生成跨层次数据质量迭代优化的闭环机制。

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