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龙图腾网获悉深圳市小赢信息技术有限责任公司申请的专利一种基于大语言模型蒸馏的客服质检系统及其部署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：CN121235704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511796032.1，技术领域涉及：G06Q30/01；该发明授权一种基于大语言模型蒸馏的客服质检系统及其部署方法是由武文斌;黄俊宇设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型蒸馏的客服质检系统及其部署方法在说明书摘要公布了：本申请属于人工智能与自然语言处理技术领域，提供一种基于大语言模型蒸馏的客服质检系统及其部署方法。其步骤为：获取多组第一标注数据，该数据由客服与客户的多组历史对话经风险标注生成，包含对话信息及对应风险类别标注；将每组第一标注数据输入训练后的第一语义模型，输出含语义判断逻辑、不同质检类别概率分布信息的第一概率标签即第一质检结果；结合多个第一概率标签与第一标注数据，训练得到参数规模显著小于第一语义模型的第二语义模型。该方法可在保障质检效果的同时，提升质检效率，降低模型部署的硬件资源成本。

本发明授权一种基于大语言模型蒸馏的客服质检系统及其部署方法在权利要求书中公布了：1.一种客服质检方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多组第一标注数据；其中，所述第一标注数据由客服与客户之间的多组历史对话经风险标注处理后生成，且所述第一标注数据包含对话信息及对应的风险类别标注； 将每组所述第一标注数据输入训练后的第一语义模型，得到每组所述第一标注数据对应的第一概率标签；其中，所述第一概率标签为所述第一语义模型输出的对所述第一标注数据具有语义判断逻辑且含包含对不同质检类别的概率分布信息的第一质检结果； 根据多个所述第一概率标签和所述第一标注数据训练第二语义模型，得到训练后的第二语义模型；其中，所述第二语义模型的参数规模低于所述第一语义模型的参数规模；其中，训练后的所述第二语义模型用于对客服与客户之间的对话进行质量检测； 所述根据多个所述第一概率标签和所述第一标注数据训练第二语义模型，得到训练后的第二语义模型，包括： 以每组所述第一标注数据和所述第一标注数据对应的第一概率标签作为训练样本对，得到多个训练样本对； 将所述训练样本对输入所述第二语义模型，通过所述第二语义模型对所述第一概率标签进行学习，得到所述第二语义模型输出的第二标签数据；其中，所述第二标签数据为包含语义判断逻辑且含概率分布的第二质检结果； 获取所述第二标签数据对应的训练样本的第一损失；其中，所述第一损失包含相对熵损失和交叉熵损失，所述相对熵损失用于衡量所述第二语义模型输出的第二标签数据与所述第一概率标签之间的差异程度；所述交叉熵损失用于衡量所述第二标签数据对应的第二质检结果与所述第一标注数据中标注风险客户和或违规客服动作的数据标签之间的差异程度； 若所述第一损失未达到收敛条件，则继续根据所述训练样本对训练所述第二语义模型，直至所述第一损失收敛，得到训练后的所述第二语义模型。

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