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龙图腾网获悉北京深势科技有限公司申请的专利一种通过优化MLP权重更新模型知识的处理方法和装置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：CN120218209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510337895.6，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种通过优化MLP权重更新模型知识的处理方法和装置是由许明军;何雨浓;高志锋;蔡恒兴;张林峰设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通过优化MLP权重更新模型知识的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种通过优化MLP权重更新模型知识的处理方法和装置，所述方法包括：为用户指定的更新知识集的各知识条目创建对应的第一、第二数据记录；并从用户指定的目标模型的预训练知识语料库中抽取与更新知识集无关的预训练知识语料组成第三数据记录集；并基于所有第一数据记录对目标模型的所有MLP层进行权重参数优化；并基于所有第二数据记录对更新后的目标模型进行反事实问题评估；并基于第三数据记录集对更新后的目标模型进行无关知识问题评估；并对第一、第二评估结果是否都为通过进行识别，若否则继续优化直到最新的第一、第二评估结果都为通过评估为止，若是则向当前用户反馈更新完毕。本发明能提高更新效率、降低更新成本。

本发明授权一种通过优化MLP权重更新模型知识的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种通过优化MLP权重更新模型知识的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 将用户指定的批量知识条目作为更新知识集；并对所述更新知识集的知识条目总数进行统计得到总数N1；并将当前用户指定的大语言模型作为目标模型；所述用户指定的大语言模型为一款基于Transformer模型结构实现的并已完成预训练和NLP任务微调的大语言模型，所述NLP任务至少包括文本生成任务、机器翻译任务、智能问答任务、文本分类任务；所述总数N1为一个正整数、最小为1；所述更新知识集由N1个知识条目si,ri,oi组成，1≤知识索引i≤N1，si、ri、oi分别为知识三元组的知识主题、主题-对象关系、知识对象； 为所述更新知识集的各个所述知识条目si,ri,oi创建一个问题-答案文本对组成对应的第一数据记录；并为各个所述知识条目si,ri,oi创建一个反事实问题-答案文本对组成对应的第二数据记录；并从所述目标模型对应的预训练知识语料库中抽取与所有所述知识条目si,ri,oi无关的预训练知识语料组成一个对应的第三数据记录集； 基于N1个所述第一数据记录对所述目标模型的所有MLP层进行权重参数优化； 基于N1个所述第二数据记录对更新后的所述目标模型进行反事实问题评估得到对应的第一评估结果；并基于所述第三数据记录集对更新后的所述目标模型进行无关知识问题评估得到对应的第二评估结果；所述第一、第二评估结果都包括通过和未通过； 对所述第一、第二评估结果是否都为通过进行识别；若否则继续优化直到最新的所述第一、第二评估结果都为通过评估为止；若是则向当前用户反馈模型知识更新完毕。

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