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龙图腾网获悉四川准达信息技术股份有限公司申请的专利一种面向低代码开发的大模型训练方法、系统、设备及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：CN121031672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511575024.4，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种面向低代码开发的大模型训练方法、系统、设备及介质是由杨建勋设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向低代码开发的大模型训练方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向低代码开发的大模型训练方法、系统、设备及介质，主要涉及大模型训练技术领域，用以解决现有方案无法有效捕捉代码中的语法层次关系和块结构、在处理具有复杂作用域的代码时容易导致变量误引用和作用域错误、现有的微调方法忽视模型的预训练知识，导致训练过程不稳定，且收敛速度较慢的问题。包括：将token序列的输入数据、输出代码对应的抽象语法树、层次化代码序列作为样本数据，构建训练集；将训练集中的样本数据对应的样本代码进行数据增强操作；解冻编码器的自注意力层参数，设置输入数据与代码序列的对齐损失函数为目标函数；完成自注意力层参数调整后，解冻解码器全部参数，并采用对抗性损失，进行大模型的调整。

本发明授权一种面向低代码开发的大模型训练方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向低代码开发的大模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将输入数据处理为token序列；将输出代码解析为抽象语法树，进而生成输出代码的层次化代码序列；将token序列的输入数据、输出代码对应的抽象语法树、层次化代码序列作为样本数据，构建训练集；将训练集中的样本数据对应的样本代码进行数据增强操作，更新训练集； 基于层次化代码序列，生成大模型动态分层掩码矩阵，以限制每个token仅关注到当前层次或相邻父子层次的token； 冻结大模型的位置编码矩阵和词嵌入矩阵； 将解码器的注意力头划分为语法头与语义头两组，并配置对应的预设约束条件；其中，包括： 语法头对应的预设约束条件，通过公式：计算语法头注意力计算结果其中，表示查询矩阵，表示键矩阵，为的转置，表示值矩阵，表示Softmax函数，表示注意力头维度，表示注意力掩码矩阵，语义头对应的预设约束条件，通过公式：计算语义头注意力计算结果；其中，表示块内掩码矩阵，表示逐元素乘； 解冻编码器的自注意力层参数，冻结解码器参数，设置输入数据与代码序列的对齐损失函数为目标函数；完成自注意力层参数调整后，解冻解码器全部参数，并采用对抗性损失，进行解码器全部参数的调整；根据梯度方向相似性动态调整裁剪阈值；在解码器嵌入层添加作用域编码向量，实现显式编码作用域层次；以及在解码器注意力中采用覆盖率惩罚项，进行大模型的调整；获得调整后大模型。

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