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龙图腾网获悉国网山东省电力公司东营供电公司;山东大学申请的专利一种基于提示微调的审计问答大模型优化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：CN120031019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510487523.1，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权一种基于提示微调的审计问答大模型优化方法是由丁鹏程;史玉良;辛立国;崔占香;牛秀琳设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示微调的审计问答大模型优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力审计技术领域，具体为一种基于提示微调的审计问答大模型优化方法，包括：审计数据的采集、存储：采集前对当前视口缓冲区的审计数据进行清除，采集时对审计数据进行分隔；审计数据文本分析：在编码层中，审计数据文本处理为文本向量序列；引入提示微调指令，得到审计数据文本主体、客体；在解码层中，得到主体掩码序列；在译码层中，得到主体向量序列、关系‑客体向量序列；总结和发布：取出编码层中的中间层作为实体序列标注的输入；结合审计数据文本分析的结果，进行总结、发布。本发明的一种基于提示微调的审计问答大模型优化方法，通过融合先验知识和混合提示微调策略，提升模型的推理能力和响应速度。

本发明授权一种基于提示微调的审计问答大模型优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于提示微调的审计问答大模型优化方法，其特征在于： S1、审计数据的采集、存储： 采集前对当前视口缓冲区的审计数据进行清除，采集时对审计数据进行分隔； S2、审计数据文本分析： 在编码层中，将审计数据文本处理为文本向量序列TN； 引入提示微调指令，包括：主体向量范数，客体向量范数， 文本向量序列TN依主体向量范数收敛，即为：，从而得到审计数据文本主体TK， 文本向量序列TN依客体向量范数收敛，即为：，从而得到审计数据文本客体OK； 在解码层中，对审计数据文本主体TK进行填充，得到主体掩码序列为：， 其中： K中的1，2，…，k表示不同的主体掩码，并以此进行区分， T为向量的转置； 在译码层中，主体掩码序列结合审计数据文本主体TK得到主体向量序列为：， 其中： K中的1，2，…，k表示不同的主体向量，并以此进行区分， T为向量的转置； 在译码层中，构造位置-关系函数得到中间向量序列Pe为： ，其中： Vi为主体向量序列的分量， j为位置-关系函数频率系数， d为维度； 在译码层中，主体向量序列与文本向量序列TN相加，得到关系-客体向量序列为：， 其中： K中的1，2，…，k表示不同的文本向量，并以此进行区分， T为向量的转置； S3、总结和发布： 取出编码层中的中间层作为实体序列标注EC的输入，结合审计数据文本分析的结果，进行总结、发布。

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山东省电力公司东营供电公司;山东大学，其通讯地址为：257000 山东省东营市开发区南一路357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”。

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