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龙图腾网获悉海盐县南北湖医学人工智能研究院;提示词科技(杭州)有限责任公司申请的专利医学去偏见大语言模型训练方法、装置、电子设备和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：CN120806048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511309831.1，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权医学去偏见大语言模型训练方法、装置、电子设备和介质是由张逸伦设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本医学去偏见大语言模型训练方法、装置、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了医学去偏见大语言模型训练方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：对服务器集群进行资源检测，以及筛选满足资源选取条件的服务器；将多模态医学反馈数据集输入至医学去偏见大语言模型，得到医学诊断信息集；构建医学输入特征决策树；生成反事实医学诊断场景数据集；对医学诊断信息集进行约束修正，得到修正后医学诊断信息集；对医学去偏见大语言模型进行模型后验去偏见训练，得到训练完成的医学去偏见大语言模型；将训练完成的医学去偏见大语言模型进行压缩发送至满足资源选取条件的服务器并迁移部署。该实施方式可以提高模型去偏见的公正性与稳定性，提高服务器资源的负载均衡和模型的性能。

本发明授权医学去偏见大语言模型训练方法、装置、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种医学去偏见大语言模型训练方法，包括： 对服务器集群进行资源检测，以及从所述服务器集群中筛选出满足资源选取条件的服务器，作为目标服务器； 控制所述目标服务器，将获取的多模态医学反馈数据集输入至医学去偏见大语言模型，得到医学诊断信息集，其中，所述多模态医学反馈数据集包括的模型使用反馈数据集包括：第一模型使用反馈数据集和第二模型使用反馈数据集，对所述第一模型使用反馈数据集进行命名实体识别，得到医学反馈实体集；对所述第二模型使用反馈数据集进行模型使用满意度识别，得到模型使用情感倾向信息集；对所述多模态医学反馈数据集包括的多模态医学数据集、所述医学反馈实体集和所述模型使用情感倾向信息集进行关联匹配，得到医学关联数据集；将所述医学关联数据集输入至所述医学去偏见大语言模型包括的多模态特征提取对齐网络，得到多模态医学特征向量集，其中，所述医学去偏见大语言模型还包括：医学偏见检测网络、对抗去偏网络；将所述多模态医学特征向量集输入至所述医学偏见检测网络，得到医学关联偏见检测特征向量集；将所述医学关联偏见检测特征向量集输入至所述对抗去偏网络，得到医学诊断信息集； 根据所述医学诊断信息集和所述多模态医学反馈数据集，构建医学输入特征决策树； 根据所述多模态医学反馈数据集、所述医学诊断信息集和所述医学输入特征决策树，生成反事实医学诊断场景数据集，包括：对所述多模态医学反馈数据集进行输入变量特征提取，得到医学输入变量特征集；对所述医学输入变量特征集进行特征输出关联度量化，得到输入变量特征关联度集；根据所述输入变量特征关联度集，对所述医学输入变量特征集依次进行反事实数据构建，得到医学输入变量反事实特征集；确定所述医学输入变量反事实特征集和所述医学输入变量特征集的输入变量差异度数值集；根据所述输入变量差异度数值集，对所述医学输入变量反事实特征集和所述医学诊断信息集进行因果链条构建，得到变量输入输出因果链条图；根据所述变量输入输出因果链条图和所述医学输入特征决策树，对所述医学输入变量反事实特征集进行特征筛选，得到医学输入变量筛选特征集，作为反事实医学诊断场景数据集； 根据预设医学知识库，对所述医学诊断信息集进行约束修正，得到修正后医学诊断信息集； 根据所述反事实医学诊断场景数据集和所述修正后医学诊断信息集，对所述医学去偏见大语言模型进行模型后验去偏见训练，得到训练完成的医学去偏见大语言模型。

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海盐县南北湖医学人工智能研究院;提示词科技(杭州)有限责任公司，其通讯地址为：314399 浙江省嘉兴市海盐县武原街道谢家路1479号7楼；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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