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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种用于口腔医学智能分诊的大模型推理能力增强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：CN120221014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510628561.4，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权一种用于口腔医学智能分诊的大模型推理能力增强方法是由孙亚楠;卢奥军;刘济远;邓佳玟;苟攀;范嘉豪;黄艳;刘畅设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于口腔医学智能分诊的大模型推理能力增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于口腔医学智能分诊的大模型推理能力增强方法，其包括获取若干病历数据，选取满足预设条件的病历数据作为病历数据集；采用开源推理大模型将病历数据集中的病历数据转化为包含推理过程的指令数据，并筛选满足预设规则条件的指令数据；基于所有指令数据，采用LoRA对大模型进行有监督微调，将原始大模型作为参考模型以维持通用知识，训练得到推理能力增强的口腔医学大模型。本方案通过基于真实病历构建训练数据集，采用指令微调和直接偏好优化等技术对通用大模型进行微调，提升其智能分诊场景下的推理能力。

本发明授权一种用于口腔医学智能分诊的大模型推理能力增强方法在权利要求书中公布了：1.一种用于口腔医学智能分诊的大模型推理能力增强方法，其特征在于，包括步骤： S1、获取若干病历数据，选取满足预设条件的病历数据作为病历数据集； S2、采用开源推理大模型将病历数据集中的病历数据转化为包含推理过程的指令数据，并筛选满足预设规则条件的指令数据； S3、基于所有指令数据，采用LoRA对大模型进行有监督微调，将原始大模型作为参考模型以维持通用知识，训练得到推理能力增强的口腔医学大模型； 所述步骤S1进一步包括： S11、获取若干病历数据，并将其输入预训练的语言模型进行质量评分，选取第一预设数量质量评分最高的病历数据； S12、对所有的病历数据进行聚类，在每个簇中选取第二预设数量未被选取过、且质量评分最高的病历数据； S13、将选取的所有病历数据进行合并，作为高质量且具有多样性的病历数据集； 步骤S3中，进行有监督微调的训练目标的表达式为： ， 其中，为训练目标；为平均交叉熵损失函数；为超参数；为KL散度损失；T为指令数据的长度；为指令数据中的第个词；为前t-1个词的历史上下文；为模型参数下预测的词概率分布；为参考模型预测的概率分布。

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四川大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市一环路南一段24号；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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