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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;南京南瑞信息通信科技有限公司申请的专利一种基于强化学习验证奖励的大语言模型日志异常自动检测方法与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：CN120725160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511220597.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于强化学习验证奖励的大语言模型日志异常自动检测方法与装置是由王治华;费思源;高峰;金明辉;陕大诚;胡友琳;陈宏福;苏凡;韩政;程长春;陈培俊;吴晓博;方昊;刘洋;魏兴慎设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习验证奖励的大语言模型日志异常自动检测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于强化学习验证奖励的大语言模型日志异常自动检测方法与装置，其中方法包括步骤1、训练基于大语言模型的日志异常自动检测模型，通过滑动窗口划分日志序列，使用日志解析器进行日志解析，输入基于Transformer编码器的大语言模型进行语义提取，使用多层感知机和基于Transformer解码器的大语言模型进行维度映射，输入基于监督式微调与强化学习微调的大语言模型进行推理分析得出异常检测信息；步骤2、使用步骤1所获基于大语言模型的自动化异常检测模型进行推理检测。本发明充分利用了语义向量提取模块优秀的语义提取能力、强化学习优化模块的文本生成能力，进一步去除了冗余信息，降低了强化学习优化模块的内存需求，提高了计算效率。

本发明授权一种基于强化学习验证奖励的大语言模型日志异常自动检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习验证奖励的大语言模型日志异常自动检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、训练日志异常自动检测模型； 所述日志异常自动检测模型包括Transformer编码器、多层感知机和Transformer解码器；日志异常自动检测模型的训练包括： 收集系统日志数据，使用日志解析器提取日志模板；日志模板输入Transformer编码器进行语义提取，使用多层感知机进行维度映射，使用Transformer解码器对映射后的语义向量进行条件生成，输出“推理过程+判定结论”的自然语言文本；将日志异常自动检测模型的输出映射为标量奖励，并采用基于策略梯度的强化学习，对日志异常自动检测模型进行微调； 步骤2、使用步骤1所获得的自动化异常检测模型进行推理检测。

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上海市电力公司;南京南瑞信息通信科技有限公司，其通讯地址为：200135 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区源深路1122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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