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龙图腾网获悉华南理工大学;广州恒尔电子设备有限公司申请的专利一种基于大语言模型的物资调度方法、设备及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：CN120069400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510102818.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于大语言模型的物资调度方法、设备及介质是由吴庆耀;蒋涛;石淑霞;霍东健设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的物资调度方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的物资调度方法、设备及介质，其中方法包括：数据采集和预处理；构建物资调度指令数据集；构建初始大语言模型；在无标注文本数据集上对所述初始大语言模型进行预训练，得到预训练大语言模型；在物资调度指令数据集上对所述预训练大语言模型进行有监督微调，得到有监督微调模型；在所述有监督微调模型基础上，创建一个奖励模型，以计算偏好排序损失；构建物资调度应答数据集；在物资调度应答数据集上训练有监督微调模型，得到目标大预言模型；通过自然语言与所述目标大预言模型交流，得到物流调度应答结果。本发明通过偏好排序损失有效地将大语言模型输出概率与人类偏好对齐，得到用户友好的物流调度大语言模型。

本发明授权一种基于大语言模型的物资调度方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的物资调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据采集和预处理； 构建物资调度指令数据集； 构建初始大语言模型； 在无标注文本数据集上对所述初始大语言模型进行预训练，得到预训练大语言模型； 在物资调度指令数据集上对所述预训练大语言模型进行有监督微调，得到有监督微调模型； 在所述有监督微调模型基础上，创建一个奖励模型，以计算偏好排序损失； 构建物资调度应答数据集； 在物资调度应答数据集上训练有监督微调模型，得到目标大语言模型； 通过自然语言与所述目标大语言模型交流，得到物流调度应答结果； 所述偏好排序损失计算过程，具体为： 为了使得最终训练好的目标大语言模型πy∣x与人类偏好对齐，首先计算每个回答的评分： 式中，x为输入的指令，yi为第i个生成的回答，yi,t为yi的第t个词元，yi,＜t为yi的前t-1个词元，‖yi‖为yi的词元数目，t是词元的个数，logPπ是对数概率； 得到每个回答的分数后，结合真实排序，得到排序损失： 式中，ri是第i个回答的真实评分，rj是第j个回答的真实评分，pi是第i个回答的预测评分， 是第j个回答的预测评分； 为了提高生成质量和回答多样性，计算交叉熵损失： {i′,i′,…,i′}＝topkr 式中，{i′,i′,…,i′}是前k个最佳回答；k是超参数，是第i′个生成的回答的第t个词元，的前t个词元；其中j∈{1,2,…,k}； 排序损失与交叉熵损失相加，得到偏好排序损失： L＝Lrank+Lft

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