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国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司黄鑫获国家专利权

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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司申请的专利基于查询变换器的多模态大模型预训练方法、系统及电力设备故障诊断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:CN119357661B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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:202411361472.X,技术领域涉及:G06F18/214;该发明授权基于查询变换器的多模态大模型预训练方法、系统及电力设备故障诊断方法是由黄鑫;胡维;高天露;欧阳钞;杨志邦;章建军;戚新;田建伟;周沿东;眭建新;张俊;王敦敦;张迎平设计研发完成,并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

基于查询变换器的多模态大模型预训练方法、系统及电力设备故障诊断方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于查询变换器的多模态大模型预训练方法,包括获取设定场景的图片并生成图片‑文本对数据集;将可学习查询作为位置信息并替换为四维坐标;对查询变换器结构进行修正;对可学习查询进行高维空间转换并输入查询变换器中对多模态大模型进行第一阶段训练;将查询变换器输出结合文本信息并输入到冻结大语言模型中完成对多模态大模型的第二阶段训练;完成第一和第二阶段训练后完成最终的基于查询变换器的多模态大模型的预训练。本发明还公开了一种实现所述基于查询变换器的多模态大模型预训练方法的系统,和包括了所述基于查询变换器的多模态大模型预训练方法的电力设备故障诊断方法。本发明可靠性更高,精确性更好,资源占用更少。

本发明授权基于查询变换器的多模态大模型预训练方法、系统及电力设备故障诊断方法在权利要求书中公布了:1.一种基于查询变换器的多模态大模型预训练方法,包括如下步骤: S1.获取设定场景下的图片,并生成图片-文本对数据集; S2.基于BLIP-2的查询变换器,将可学习查询作为位置信息,并将可学习查询替换为四维坐标; S3.根据步骤S2得到的四维坐标表示的可学习查询,对查询变换器的结构进行修正,以减少查询变换器中的冗余计算; S4.对步骤S2得到的四维坐标表示的可学习查询进行高维空间转换并输入到查询变换器中,根据任务类型对多模态大模型进行第一阶段训练; S5.基于先对齐再融合的思想,将查询变换器的输出结合文本信息并输入到冻结的大语言模型中,完成对多模态大模型的第二阶段训练; S6.完成第一阶段训练和第二阶段训练后,完成最终的基于查询变换器的多模态大模型的预训练。

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国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司,其通讯地址为:410004 湖南省长沙市天心区新韶东路398号;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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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