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龙图腾网获悉湖南先汇智能科技有限公司申请的专利一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法和系统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：CN120106165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510588879.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法和系统是由郭慧;陈润泽;刘会鹏;余俊辉;杨富元设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法和系统在说明书摘要公布了：本发明适用于大模型任务优化调整技术领域，提供了一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法和系统。本发明通过进行应用任务监测，确定多个下游任务，匹配多个对应的LoRA模块，并初始化多个LoRA模块的矩阵参数；对多个LoRA模块进行参数训练，记录参数数据；使用句子嵌入模型，确定多个LoRA模块的嵌入表示；计算多个LoRA模块与多个下游任务之间的贡献权重，根据多个贡献权重，计算优化调整输出。能够针对多任务，实现更加灵活、适应性强的微调，动态平衡任务之间的资源分配与性能需求，能够有效应对多任务环境中的复杂性和异质性，且能够满足多任务系统的个性化要求，提升模型推理效率和整体表现。

本发明授权一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 进行应用任务监测，确定多个下游任务，匹配多个对应的LoRA模块，并初始化多个所述LoRA模块的矩阵参数； 获取多个所述下游任务的数据集，对多个所述LoRA模块进行参数训练，记录参数数据； 获取多个所述下游任务的Prompt，使用句子嵌入模型，将多个Prompt和对应的LoRA模块映射到同一嵌入空间，确定多个LoRA模块的嵌入表示； 计算多个LoRA模块与多个下游任务之间的贡献权重，根据多个所述贡献权重，计算优化调整输出； 所述进行应用任务监测，确定多个下游任务，匹配多个对应的LoRA模块，并初始化多个所述LoRA模块的矩阵参数具体包括以下步骤： 进行应用任务监测，确定多个下游任务，多个下游任务，有不同的任务类型，包括：文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析、文本摘要和命名实体识别； 根据多个所述下游任务，匹配多个对应的LoRA模块； 创建多个所述LoRA模块的LoRA结构； 初始化多个所述LoRA模块的LoRA结构的矩阵参数； 所述LoRA结构由两个矩阵构成：，其中，为低秩分解的秩，为输入维度，为输出维度； 所述计算多个LoRA模块与多个下游任务之间的贡献权重，根据多个所述贡献权重，计算优化调整输出具体包括以下步骤： 计算多个LoRA模块与多个下游任务之间的余弦相似度； 基于多个所述余弦相似度，计算多个所述LoRA模块的贡献权重； 根据多个所述贡献权重，计算优化调整输出； 多个所述余弦相似度的计算公式为： ； 其中，表示第个LoRA模块对应的余弦相似度，为输入的嵌入表示，表示向量点积，表示L2范数；表示第个LoRA模块的嵌入表示； 多个所述贡献权重的计算公式为： ； 其中，表示第个LoRA模块对应的贡献权重，共有个LoRA模块； 所述优化调整输出的计算公式为： ； 其中，为主模型参数，且保持不变。

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