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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利视觉词汇引导的多模态大模型幻觉优化方法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：CN121168568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511704611.9，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权视觉词汇引导的多模态大模型幻觉优化方法及存储介质是由李思远;宋卓霖设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本视觉词汇引导的多模态大模型幻觉优化方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及大模型训练技术领域，公开了视觉词汇引导的多模态大模型幻觉优化方法及存储介质，构建包括图像、文本提示、优选回答与拒选回答的训练样本，使用视觉目标检测模型依据优选回答对图像进行图像检测，提取与视觉词一致性的相关指标，并据此计算每个视觉词的视觉权重，根据视觉权重对不同类型的词语进行差异化加权，依据被纠正片段比例定义动态调节系数，并将其与概率差异及差异化加权共同构建DPO损失函数，引导多模态大模型生成图文一致的回答。动态赋予其差异化的优化权重，使得多模态大模型关注与图像语义高度相关的词汇，从而生成更符合视觉事实的信息描述，提升文本生成的一致性与真实性。

本发明授权视觉词汇引导的多模态大模型幻觉优化方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.视觉词汇引导的多模态大模型幻觉优化方法，其特征在于，包括步骤： 构建包括图像、文本提示、优选回答与拒选回答的训练样本，其中优选回答与图像对应，拒选回答包含幻觉成分，作为对比参考； 使用视觉目标检测模型依据优选回答对图像进行图像检测，提取与视觉词一致性的相关指标，并据此计算每个视觉词的视觉权重； 根据视觉权重对不同类型的词语进行差异化加权，在建模过程中提升多模态大模型对图文对齐词汇的关注能力； 引入基于被纠正片段比例的动态调节系数；并将其与优选与拒选回答的概率差异及差异化加权共同构建多模态大模型的DPO损失函数，引导多模态大模型生成图文一致的回答； 所述多模态大模型在构建损失函数时进一步引入动态调节系数，用于对优选回答与拒选回答的概率差异进行缩放，训练时，将用于DPO损失函数中，其中，所述动态调节系数定义为： 其中为纠正片段长度，具体为拒选回答中与优选回答不一致，且需被修正的片段对应的token长度；为回答总长度，具体为拒选回答或优选回答得到的token总数；为基础缩放系数； 构建多模态大模型的DPO损失函数： ， 其中，表示当前正在训练的多模态模型，为参考模型，为正则系数，具体为，在每个样本的损失计算中直接用替代，或者取一个batch内所有的均值作为当次迭代的；为Sigmoid函数，为训练样本集合的期望计算，为文本提示，为优选回答，为拒选回答。

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