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龙图腾网获悉上海市重大传染病和生物安全研究院;中国信息通信研究院申请的专利基于低秩融合的多模态可控大模型身份标签的植入与传递方法及装置、电子设备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：CN121278693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511183645.8，技术领域涉及：G06F21/16；该发明授权基于低秩融合的多模态可控大模型身份标签的植入与传递方法及装置、电子设备是由闫昭坤;戴铖骁;巫彤宁;吴凡;许珊;张义;马行之;王可含;袁煜明;邓琳碧;蒋博丞;赵振宇;刘滨凡设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低秩融合的多模态可控大模型身份标签的植入与传递方法及装置、电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，公开一种基于低秩融合的多模态可控大模型身份标签的植入与传递方法及装置、电子设备，方法包括：构建基础模型的身份标签数据集；其中，身份标签数据集包括身份标签的触发样本；根据身份标签数据集，通过低秩适应方法对基础模型进行身份标签嵌入，获得低秩适配器；将低秩适配器与下游大语言模型进行融合，以使身份标签迁移至下游大语言模型；将触发样本中的输入触发器输入下游大语言模型，对下游大语言模型进行模型归属验证。该方法不仅增强了模型身份标签的安全性和隐蔽性，提高了模型身份验证的鲁棒性，还提升了模型在多场景下的知识产权保护能力，为大语言模型的广泛应用提供了有力的技术支撑。

本发明授权基于低秩融合的多模态可控大模型身份标签的植入与传递方法及装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于低秩融合的多模态可控大模型身份标签的植入与传递方法，其特征在于，包括： 构建基础模型的身份标签数据集；其中，身份标签数据集包括身份标签的触发样本； 根据身份标签数据集，通过低秩适应方法对基础模型进行身份标签嵌入，获得低秩适配器； 将低秩适配器与下游大语言模型进行融合，以使身份标签迁移至下游大语言模型； 将触发样本中的输入触发器输入下游大语言模型，对下游大语言模型进行模型归属验证；其中： 根据身份标签数据集，通过低秩适应方法对基础模型进行身份标签嵌入，获得低秩适配器，包括：根据身份标签数据集，利用LoRA技术对基础模型的权重进行参数微调，以获得嵌入身份标签特征的低秩适配器；其中，根据身份标签数据集，利用LoRA技术对基础模型的权重进行参数微调，包括：计算基础模型中每个模块的重要性参数，以选择目标嵌入路径；其中，重要性参数根据模块对基础模型预测性能的敏感度或贡献度确定；在多个目标嵌入路径中嵌入同一身份标签；将身份标签输入教师模型和学生模型，对嵌入身份标签的基础模型进行蒸馏； 将低秩适配器与下游大语言模型进行融合，以使身份标签迁移至下游大语言模型，包括：在融合过程中，将多个身份标签分别嵌入下游大语言模型的不同层级；生成分别与每个身份标签相对应的编码，并将编码存储至索引系统，以进行身份标签归属验证。

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上海市重大传染病和生物安全研究院;中国信息通信研究院，其通讯地址为：200032 上海市徐汇区医学院路138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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