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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于思维链引导的多模态大模型自增强学习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：CN119670878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411505344.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于思维链引导的多模态大模型自增强学习方法是由余宙;欧阳雪城;俞俊设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于思维链引导的多模态大模型自增强学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于思维链引导的多模态大模型自增强学习方法，本发明其核心在于通过模型自生成的思维链迭代的微调模型，低成本地解决多模态模型复杂推理能力差的问题。本方法首次提出基于思维链引导的多模态大模型自增强学习方法，通过现有视觉推理问答数据集，引导多模态模型生成准确的思维链，从而构建高质量的复杂推理微调数据集，迭代地增强多模态模型的复杂推理能力。

本发明授权一种基于思维链引导的多模态大模型自增强学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于思维链引导的多模态大模型自增强学习方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：收集多模态问答数据集，收集现有的多模态问答数据集，其中表示图片，表示与图片内容相关的自然语言问题，表示问题对应的答案，表示数据集中的样本数； 步骤二：构建目标模型与验证模型，使用预先训练好的多模态大模型作为目标模型与验证模型，目标模型与验证模型初始结构和模型参数应保持一致； 步骤三：使用提示词引导目标模型生成思维链微调数据集； 所述步骤三具体如下： 3.1：对多模态问答数据集中的每一个多模态问答数据实例，构建引导模型生成思维链的提示词，由任务定义，示例模板和输入数据三部分组成：； 任务定义用于提示模型按照输出模板生成推理过程，要求目标模型根据图片，问题和对应人类标注答案，生成出能推理出人类注释答案的思维链；示例模板作为模板提示模型输出的具体内容；输入数据由数据集中的一个样本实例套入示例模板获得，其中人类注释答案的加入，使模型能更关注图像中的与问题相关的视觉信息，从而生成更准确的内容； 3.2：每一个多模态问答数据实例对应的提示词输入模型，会生成N条不同的思维链； ； 验证模型将筛选思维链合集中错误的内容，并整合N条思维链的信息至一条最终思维链中，多模态问答数据集的所有样本生成的最终思维链构成复杂推理微调数据集； ； 步骤四：微调目标模型； 步骤五：在微调后的目标模型上，重复步骤三-四，直至目标模型性能收敛。

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