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龙图腾网获悉智慧眼科技股份有限公司申请的专利基于大语言模型的多模态因果推理方法及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：CN121052389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511599302.X，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于大语言模型的多模态因果推理方法及装置是由麻凯利;胡频;舒成成;赵玮;谢晓彤设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的多模态因果推理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大语言模型的多模态因果推理方法及装置，涉及数据处理技术领域，通过预设的多模态编码器将多模态数据映射到向量表示空间；基于向量表示空间构建多模态向量序列；将多模态向量序列输入预设的大语言模型进行识别，得到因果推理结果；多模态编码器预先基于多模态的样本数据和因果对比损失函数进行训练得到；因果对比损失函数由对比学习损失函数和因果正则项联合确定；大语言模型预先根据样本多模态向量序列进行训练得到。本发明通过引入多模态解码器来构建向量表示空间，解决了嵌入偏差问题，能够有效地对不同模态的特征进行融合。此外，结合大语言模型进行因果推理，使得模型能够从跨模态数据中推导出因果关系，提升了推理效果。

本发明授权基于大语言模型的多模态因果推理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的多模态因果推理方法，其特征在于，所述方法包括： 通过预设的多模态编码器将接收到的多模态数据映射到向量表示空间；所述多模态编码器预先基于多模态的样本数据和因果对比损失函数进行训练得到；所述因果对比损失函数由对比学习损失函数和因果正则项联合确定； 基于所述向量表示空间构建所述多模态数据对应的多模态向量序列； 将所述多模态向量序列输入预设的大语言模型进行识别，得到因果推理结果；所述大语言模型预先根据样本多模态向量序列进行训练得到； 其中，预先基于多模态的样本数据和因果对比损失函数进行训练得到多模态编码器的过程，包括： 利用初始多模态编码器对多模态的样本数据进行特征提取，得到多模态的样本特征向量； 通过所述初始多模态编码器中的动态低秩投影矩阵，将多模态的样本特征向量投影为样本中间向量； 基于所述初始多模态编码器中预设的对齐矩阵和预设的层归一化，对所述样本中间向量进行处理，并基于处理结果创建因果关联矩阵； 根据所述因果关联矩阵判断所述初始多模态编码器的因果对比损失函数是否收敛； 若收敛，则奖所述初始多模态编码器确定为训练好的多模态编码器； 若未收敛，则对所述动态低秩投影矩阵和所述对齐矩阵进行调整，返回执行所述利用初始多模态编码器对多模态的样本数据进行特征提取，得到多模态的样本特征向量这一步骤。

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