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龙图腾网获悉中债金科信息技术有限公司;中央国债登记结算有限责任公司申请的专利一种基于区块链的模型训练方法、装置及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：CN120277162B 。

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：202510771889.1，技术领域涉及：G06F16/27；该发明授权一种基于区块链的模型训练方法、装置及设备是由王延昭;唐华云;丁杭超;贾晨;张英鹏;黄鑫玉;孙爽;尚亚欣设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于区块链的模型训练方法、装置及设备。其中，方法包括：从区块链获取各初始第二加密训练参数及初始第一加密训练参数；调用智能合约，对初始第一加密训练参数及各初始第二加密训练参数进行密态聚合，获得初始聚合加密训练参数；对初始聚合加密训练参数进行解密，获得初始聚合训练参数；基于初始聚合训练参数进行下一轮模型训练，并将初始聚合训练参数存储至区块链，以供各第二节点基于初始聚合参数进行下一轮模型训练，并从区块链获取各当前第二加密训练参数及当前第一加密训练参数，直至满足预定的训练条件时，停止模型训练，获得目标大语言模型。本申请能够使得训练获得的目标大语言模型更加准确、可靠。

本发明授权一种基于区块链的模型训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的模型训练方法，应用于区块链中的第一节点，其特征在于，包括： 从区块链获取各第二节点存储的初始第二加密训练参数以及第一节点存储的初始第一加密训练参数； 调用智能合约，对初始第一加密训练参数以及各初始第二加密训练参数进行密态聚合，获得初始聚合加密训练参数； 对初始聚合加密训练参数进行解密，获得初始聚合训练参数； 基于初始聚合训练参数进行下一轮模型训练，并将初始聚合训练参数存储至区块链，以供各第二节点基于初始聚合参数进行下一轮模型训练，并从区块链获取各第二节点存储的当前第二加密训练参数以及第一节点存储的当前第一加密训练参数，直至满足预定的训练条件时，停止模型训练，将当前聚合训练参数作为目标聚合训练参数，获得目标大语言模型； 接收待加入区块链的第三节点的加入请求； 将加入请求发送给各第二节点，并接收各第二节点针对加入请求的第二响应信息； 基于各第二响应信息与第一节点针对加入请求的第一响应信息，以及第一节点与各第二节点的权重，确定加入请求的通过率，以基于通过率控制第三节点加入区块链，以使加入区块链的第三节点将其加密调优集存储至区块链，并使第二节点从区块链中获取第三节点的加密调优集，对第三节点的加密调优集进行解密，获得第三节点的调优数据集；加密调优集为第三节点基于从区块链获取的第二节点的第二公钥、对第三节点本地的调优数据集进行加密获得的； 从区块链获取各第二节点存储的初始第二加密调优参数以及第一节点存储的初始第一加密调优参数；初始第二加密调优参数为第二节点基于第三节点的调优数据集、对目标大语言模型进行调优后、并进行加密获得的； 调用智能合约，对初始第一加密调优参数以及各初始第二加密调优参数进行密态聚合，获得初始聚合加密调优参数； 对初始聚合加密调优参数进行解密，获得初始聚合调优参数； 基于初始聚合调优参数进行下一轮模型调优，并将初始聚合调优参数存储至区块链，以供各第二节点基于初始聚合参数进行下一轮模型调优，并从区块链获取各第二节点存储的当前第二加密调优参数以及第一节点存储的当前第一加密调优参数，直至满足预定的调优条件时，停止模型调优，将当前聚合调优参数作为目标聚合调优参数，获得调优后的目标大语言模型； 针对同一轮模型训练，基于各第二加密训练参数以及第一加密训练参数，确定各第二节点与第一节点对应的秩距离之和； 基于每轮模型训练中各第二节点与第一节点对应的秩距离之和，从各第二节点以及第一节点中确定异常节点。

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债金科信息技术有限公司;中央国债登记结算有限责任公司，其通讯地址为：101119 北京市通州区宋庄镇壁富路与徐尹路交叉口(汇天云端产业园8号楼)；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”。

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