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龙图腾网获悉上海博礼智能科技有限公司申请的专利基于提示词嵌入的跨模态大模型微调训练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：CN120597993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511115432.1，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于提示词嵌入的跨模态大模型微调训练系统是由李博;王瑞;李伟;方舒;李俊设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于提示词嵌入的跨模态大模型微调训练系统在说明书摘要公布了：本发明涉及跨模态训练技术领域，公开了基于提示词嵌入的跨模态大模型微调训练系统。该系统包括提示词嵌入生成模块、跨模态对齐模块、微调执行模块、训练监控模块和优化反馈端。提示词嵌入生成模块解析文本指令生成动态语义向量，跨模态对齐模块接收该向量与目标模态基准特征向量，经语义空间投影计算生成模态适配参数并传输至微调执行模块，后者据此调整模型权重分布并执行跨模态特征融合。训练监控模块捕获权重更新轨迹，通过收敛性分析生成训练信号，异常信号触发优化反馈端预警；稳定信号激活模型评估协议，生成性能优化指令。优化反馈端还对动态语义向量进行可视化映射。该系统可提升跨模态大模型微调的精准性与适应性。

本发明授权基于提示词嵌入的跨模态大模型微调训练系统在权利要求书中公布了：1.一种基于提示词嵌入的跨模态大模型微调训练系统，其特征在于，包括提示词嵌入生成模块、跨模态对齐模块、微调执行模块、训练监控模块和优化反馈端； 所述提示词嵌入生成模块通过自然语言处理单元解析用户输入的文本指令，生成动态语义向量并发送至跨模态对齐模块和优化反馈端，优化反馈端对动态语义向量进行可视化映射； 所述跨模态对齐模块接收动态语义向量与目标模态的基准特征向量，通过语义空间投影计算生成模态适配参数，并将模态适配参数传输至微调执行模块； 所述微调执行模块依据模态适配参数调整跨模态大模型的权重分布，执行跨模态特征融合操作； 所述训练监控模块捕获微调执行模块的权重更新轨迹，通过收敛性分析生成训练稳定信号或训练异常信号，训练异常信号触发优化反馈端的预警协议； 所述优化反馈端接收训练稳定信号时激活模型评估协议，通过分析生成性能优化指令； 训练监控模块的分析过程包括： 通过迭代轨迹分析将单次训练周期标记为有效迭代或低效迭代，设定监测时段并计算低效迭代在总迭代次数的占比作为低效训练系数； 当低效训练系数超过预设失效阈值时生成训练异常信号； 当低效训练系数未超过预设失效阈值时，提取各次迭代的梯度变化幅度与学习率调整幅度的乘积作为迭代效能值，计算迭代效能值的标准差作为训练波动系数； 聚合低效训练系数与训练波动系数生成训练风险指标，当训练风险指标超过预设风险阈值时生成训练异常信号，否则生成训练稳定信号并发送至优化反馈端； 迭代轨迹分析的具体流程为： 记录微调执行模块接收模态适配参数的起始时刻及权重更新完成的终止时刻，计算时间间隔作为迭代时长； 将模态适配参数的范数与迭代时长的比值标记为迭代强度值，通过梯度稳定性分析生成收敛波动系数； 当迭代强度值超出预设强度范围或收敛波动系数超过波动阈值时，标记当前训练周期为低效迭代； 当迭代强度值处于预设强度范围且收敛波动系数未超过波动阈值时，标记当前训练周期为有效迭代。

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