宁波数字孪生(东方理工)研究院沈晓宇获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波数字孪生(东方理工)研究院申请的专利一种基于行为模拟的大语言模型推理方法和系统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：CN121301938B 。
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：202511882364.1，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种基于行为模拟的大语言模型推理方法和系统是由沈晓宇;韩超;梁毅娟设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于行为模拟的大语言模型推理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于行为模拟的大语言模型推理方法和系统，利用包括多个计算单元的大语言模型进行推理，每个计算单元对应设置轻量级特征模拟网络以及前瞻性路由网络，推理时，前瞻性路由网络将每个token动态路由至对应的计算单元或对应的轻量级特征模拟网络进行推理，大语言模型的训练过程包括：在冻结大语言模型参数的前提下，以学习对应计算单元的输入‑输出映射为目标，分别对每个轻量级特征模拟网络进行训练；在冻结大语言模型参数和轻量级特征模拟网络参数的前提下，以稀疏性约束以及语言建模损失为优化目标，对全体前瞻性路由网络进行训练；构建并训练低资源适配器，对大语言模型进行微调。
本发明授权一种基于行为模拟的大语言模型推理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于行为模拟的大语言模型推理方法，其特征在于，利用包括多个计算单元的大语言模型进行推理，每个所述计算单元对应设置轻量级特征模拟网络以及前瞻性路由网络，在推理过程中，前瞻性路由网络是一个轻量级二分类网络，依据特征模拟网络所提供的近似能力，为每个token动态选择是由原计算单元进行完整计算，还是由其对应的模拟网络进行近似处理，其中，所述大语言模型的训练过程包括： 在冻结大语言模型参数的前提下，以学习对应计算单元的输入-输出映射为目标，分别对每个轻量级特征模拟网络进行训练，实现行为模拟； 在冻结大语言模型参数和轻量级特征模拟网络参数的前提下，以稀疏性约束以及语言建模损失为优化目标，对全体前瞻性路由网络进行训练； 在冻结轻量级特征模拟网络参数以及前瞻性路由网络参数的前提下，构建并训练低资源适配器，通过引入额外的可训练参数对大语言模型参数进行微调。
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