买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于小样本的大模型优化方法、装置、设备和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：CN120180133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510380927.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于小样本的大模型优化方法、装置、设备和存储介质是由陈亮;张辉哲;朱裕昌;郑子彬设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小样本的大模型优化方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于小样本的大模型优化方法、装置、设备和存储介质，通过获取初始多模态数据；确定与初始多模态数据对应的垂直领域，基于垂直领域对预先获取的第三方大语言模型进行优化；提取初始多模态数据中的初始文本数据，将初始文本数据输入至优化后的第三方大语言模型中，得到输出的增强文本数据；提取初始多模态数据中的初始图像数据，并对初始图像数据进行数据增强处理，得到各张精选图像；由初始多模态数据、增强文本数据和各张精选图像构建混合数据集；利用混合数据集对预先建立的基座大模型进行优化，得到优化后的多模态基座大模型。本申请通过上述处理过程就能够使数据的覆盖范围和情况更广泛，使模型可以适应多模态的服务任务。

本发明授权基于小样本的大模型优化方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本的大模型优化方法，其特征在于，包括： 获取初始多模态数据； 确定与所述初始多模态数据对应的垂直领域，基于所述垂直领域对预先获取的第三方大语言模型进行优化；包括：建立与垂直领域匹配的初始标签文本；对所述初始标签文本进行扩展，得到具体描述信息；根据所述具体描述信息，构建损失函数；利用所述损失函数对预先获取的第三方大语言模型的软提示进行优化； 提取所述初始多模态数据中的初始文本数据，将所述初始文本数据输入至优化后的第三方大语言模型中，得到输出的增强文本数据；包括：基于所述垂直领域建立目标问题；将所述目标问题进行拆解，得到各个步骤文本；由各个所述步骤文本构建逻辑推理流程；针对每一个步骤文本生成各自对应的提示文本；将所述提示文本按照各自对应的步骤文本添加至所述逻辑推理流程中，得到思维链条；按照所述思维链条对输入的初始文本数据进行推理，得到增强文本数据并输出； 提取所述初始多模态数据中的初始图像数据，并对所述初始图像数据进行数据增强处理，得到各张精选图像；包括：识别所述初始图像数据中的主体对象，并确定所述主体对象的位置、轮廓和类别；基于所述位置、轮廓和类别对所述初始图像数据进行分割处理，得到第一图像数据；确定与所述垂直领域对应的关键标签和文本属性，并根据所述关键标签和文本属性生成结构化文本描述；利用预训练的文生图模型处理所述结构化文本描述，得到与所述结构化文本描述对应的各张任务主体图像；对各个初始图像数据对应的各张任务主体图像进行筛选，得到各张精选图像； 由所述初始多模态数据、增强文本数据和各张精选图像构建混合数据集； 利用所述混合数据集对预先建立的基座大模型进行优化，得到优化后的多模态基座大模型。

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中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。