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龙图腾网获悉无锡雪浪数制科技有限公司申请的专利图纸识别大模型的微调与推理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：CN119740672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510228475.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权图纸识别大模型的微调与推理方法是由张玉萍;梁新乐;王峰;林家玮设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本图纸识别大模型的微调与推理方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种图纸识别大模型的微调与推理方法，其中，该方法包括：获取原始样本数据；根据原始样本数据以及标注信息进行增广处理，生成训练样本数据；在当前训练轮次中，得到待处理的图像序列，并得到待处理的文本序列；由特征处理模块进行调整，并进行特征处理，得到特征处理结果；由多模态识别模块进行调整，并进行多模态识别，得到识别结果；根据识别结果、真实值以及预设的损失函数，确定损失结果，并根据损失结果迭代微调初始图纸识别模型，得到目标图纸识别模型，并使用目标图纸识别模型进行推理。本申请能够使得目标图纸识别模型准确定位与理解用户所需的信息。

本发明授权图纸识别大模型的微调与推理方法在权利要求书中公布了：1.一种图纸识别大模型的微调与推理方法，其特征在于，包括： 获取原始样本数据、标注信息以及任务语句，所述原始样本数据包括：多个原始工程图纸图像，所述任务语句用于指示所述原始样本数据中至少一个待识别任务的任务类型； 根据所述原始样本数据以及标注信息，对所述原始样本数据进行增广处理，生成训练样本数据； 在当前训练轮次中，将所述训练样本数据输入初始图纸识别模型中的图像处理模块，得到待处理的图像序列，并将所述任务语句输入初始图纸识别模型中的文本处理模块，得到待处理的文本序列，所述初始图纸识别模型包括：图像处理模块、文本处理模块、特征处理模块以及多模态识别模块； 由所述特征处理模块基于预设的第一增强因子以及前一训练轮次的损失结果，对所述特征处理模块的参数进行调整，并由所述特征处理模块对所述待处理的图像序列以及所述待处理的文本序列进行特征处理，得到特征处理结果，其中，第一增强因子用于控制特征处理模块中的中间层的增强幅度； 由所述多模态识别模块基于预设的第二增强因子、预设的第三增强因子以及前一训练轮次的损失结果，对所述多模态识别模块的参数进行调整，并由所述多模态识别模块对所述特征处理结果进行多模态识别，得到识别结果，其中，第二增强因子用于对多模态识别模块中的自注意力层进行调整，第三增强因子用于对多模态识别模块中的全连接层进行调整； 根据所述识别结果、真实值以及预设的损失函数，确定损失结果，并根据损失结果迭代微调所述初始图纸识别模型，得到目标图纸识别模型，并使用所述目标图纸识别模型进行推理。

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