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龙图腾网获悉中央财经大学申请的专利基于大模型微调的智能合约建模方法、装置及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：CN119902750B 。

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：202510087626.9，技术领域涉及：G06F8/33；该发明授权基于大模型微调的智能合约建模方法、装置及电子设备是由高胜;陈琳琳;朱建明设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型微调的智能合约建模方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及智能合约技术领域，特别涉及一种基于大模型微调的智能合约建模方法、装置及电子设备，其中，方法包括：将智能合约代码和业务流程数据转化为微调框架的输入序列，其中，微调框架包括解码器和编码器，在编码器的注意力机制模块和全连接前馈模块、以及解码器的交叉注意力模块之后分别加入低秩矩阵层，并在解码器的全连接前馈模块之后设计目标大模型的综合损失函数；利用输入序列迭代训练微调框架下目标大模型，封装目标大模型训练后的模型参数，将目标大模型部署于智能合约设计平台，基于目标大模型实现智能合约建模功能。由此，解决了相关技术中智能合约代码领域等效建模存在局限性，建模效率较低及建模成本高等问题。

本发明授权基于大模型微调的智能合约建模方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型微调的智能合约建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取智能合约代码和业务流程模型的业务流程数据； 将所述智能合约代码和所述业务流程数据转化为微调框架的输入序列，其中，所述微调框架包括解码器和编码器，所述编码器包括注意力机制模块和全连接前馈模块，所述解码器包括交叉注意力模块和全连接前馈模块； 在所述编码器的注意力机制模块和全连接前馈模块、以及所述解码器的交叉注意力模块之后分别加入低秩矩阵层，在所述解码器的全连接前馈模块之后设计目标大模型的综合损失函数；所述综合损失函数包括语义相似度损失、结构匹配损失和生成损失，基于所述语义相似度损失、所述结构匹配损失和所述生成损失构建的综合损失函数，引导所述目标大模型学习智能合约与业务流程模型的业务流程之间的对应关系；所述综合损失函数的公式为：，其中，表示损失函数值，，和表示权重，表示所述语义相似度损失，表示所述结构匹配损失，表示所述生成损失； 利用所述输入序列迭代训练所述微调框架下目标大模型，在训练过程中，基于所述低秩矩阵层和所述综合损失函数调整所述目标大模型训练过程中的模型参数，直到迭代训练结束； 封装所述目标大模型训练后的模型参数，将所述目标大模型部署于智能合约设计平台，基于所述目标大模型实现智能合约建模功能。

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