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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于大模型故障检测方法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：CN119311519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411403732.5，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于大模型故障检测方法是由何辰飞;王晓光;季时鹏;姜有田;黄聿澍;周宏运;赵淑莉设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大模型故障检测方法，属于大数据领域。本发明的方法采用改进模型进行故障检测，该改进模型包括：encoder‑dyLLM、声音嵌入模块和词嵌入模块，其中，该改进模型包括如下流程：按照时间戳将文本和声音数据分割成n段，在第k次推理中，第k个文本数据段落通过词嵌入模块生成文本向量，第k次声音数据通过声音嵌入模块生成声音向量，第j次encoder‑dyLLM推理输出缓存向量memj，文本向量、声音向量和缓存向量进行concat，送入encoder‑dyLLM推理，完成第k次改进模型推理；encoder‑dyllama输出的分类结果包括：正常、IO故障和系统故障。本发明通过改造decoder模块、引入全局缓存、引入声音、ECC数据实现多种数据融合，提升了模型对于故障检测的鲁棒性。

本发明授权一种基于大模型故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型故障检测方法，其特征在于，该方法采用改进模型进行故障检测，该改进模型包括：encoder-dyLLM、声音嵌入模块和词嵌入模块，其中，该改进模型包括如下流程： S1、系统工具采集内存相关ECC以及LOG，通过预处理程序将两者编写成文本数据，同时通过声音采集程序采集声音数据，然后通过提示词界面输入改进模型； S2、按照时间戳将文本和声音数据分割成n段，在第k次推理中，第k个文本数据段落通过词嵌入模块生成文本向量，第k次声音数据通过声音嵌入模块生成声音向量，第j次encoder-dyLLM推理输出缓存向量memj，文本向量、声音向量和缓存向量进行concat，送入encoder-dyLLM推理，完成第k次改进模型推理，其中，j=k-1； S3、encoder-dyllama输出包括：检测输出向量以及缓存向量，其中，检测输出向量经过线性处理后输入softmax，对故障进行了分类，分类结果包括：正常、IO故障和系统故障；缓存向量进入下一次推理； 其中， encoder-dyLLM由encoder模块级联而成，encoder-dyLLM采用llama3作为基干模型，删除llama3模型中的decoder模块中的CauselMask，从而得到encoder模块； 将decoder模块的ROPE模块在encoder模块中被替换为了DYROPE模块，DYROPE模块相对于ROPE做出的改动为：将基数b改成了模型参数进行训练进行动态调参。

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