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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于大语言模型的自适应指令归纳方法、系统、设备及存储介质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：CN121072788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511631359.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于大语言模型的自适应指令归纳方法、系统、设备及存储介质是由孙宇清;董照坤;韩雨辰;龚斌设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的自适应指令归纳方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理的技术领域，具体涉及基于大语言模型的自适应指令归纳方法、系统、设备及存储介质。所述方法包括：基于给定任务下的标记数据集，选择用于指令归纳的示例数据并分析其数据特征，引导大语言模型归纳出自然语言形式的原始指令；基于语言学知识更正原始指令，使用标记数据集对原始指令及更正指令进行多轮评估，得到最优指令集；基于最优指令集在标记数据集上的评估结果构建标记数据与指令集适配矩阵，利用标记数据与指令集适配矩阵获取在与新样本语义最相似的若干标记实例上的有效指令以构建指令子集，利用该子集获取新样本的最终推理结果。本发明解决了现有指令归纳技术中存在的难以跨任务转移、严重依赖外部知识等技术问题。

本发明授权基于大语言模型的自适应指令归纳方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的自适应指令归纳方法，其特征在于，所述方法包括： S1、基于不同任务下给定的标记数据集，选择用于指令归纳的示例数据，并分析所述示例数据的数据特征，以引导大语言模型归纳生成自然语言形式的原始指令； S2、基于语言学知识更正所述原始指令，得到更正指令，并使用所述标记数据集对所述原始指令及更正指令进行多轮评估，得到最优指令集； 其中，利用大语言模型从每个原始指令中提取其包含动词和名词的核心结构并生成更正指令： ； 式中：为大语言模型；表示由锚样本及其邻居样本组成的一组示例数据；表示原始指令；表示用于提取原始指令中包含动词和名词的核心结构的第三提示模版；表示用于更正原始指令的第四提示模版； 使用评分函数在标记数据集上对所述原始指令及更正指令进行评估： ； 式中：表示指令，其包含原始指令和更正指令；|D|表示标记数据集中数据的个数；表示指令在输入样本上执行后的输出结果；函数用于评估指令在输入样本上执行后的输出结果与输入样本对应的标准输出之间的差异； 在每一迭代轮次中，同时对上一迭代轮次所得到的最优指令集中的最优指令进行评估，并根据评分函数对原始指令、更正指令以及最优指令集中的最优指令的评分结果，选择评分最高的条指令构建第轮的最优指令集： ； 式中：表示指令，其还包含最优指令；表示由所有原始指令构成的原始指令集；表示由所有更正指令构成的更正指令集； S3、基于所述最优指令集在所述标记数据集上的评估结果构建标记数据与指令集适配矩阵，并利用所述标记数据与指令集适配矩阵获取在与新样本语义最相似的若干标记实例上的有效指令以构建指令子集，利用所述指令子集获取新样本的最终推理结果。

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山东大学，其通讯地址为：250100 山东省济南市历城区山大南路27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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