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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于联邦学习的大语言模型的数据处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：CN120597970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511056815.6，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权基于联邦学习的大语言模型的数据处理方法及装置是由郭韬;闻雯;崔来中设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的大语言模型的数据处理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请适用于人工智能技术领域，提供一种基于联邦学习的大语言模型的数据处理方法及装置，其中方法包括：对大语言模型进行分解，得到适配器和模拟器；对所述模拟器进行层压缩处理，得到压缩模拟器，将所述适配器和压缩模拟器部署至多个客户端；获取各个所述客户端基于本地数据集对所述适配器训练后上传的适配器参数；对所述适配器参数中的通用适配器参数执行全局聚合，将所述适配器参数中的个性化适配器参数进行分组聚合，得到聚合后适配器参数；将所述聚合后适配器参数输出至所述客户端。该方案能够实现隐私保护，保留个体用户偏好。

本发明授权基于联邦学习的大语言模型的数据处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的大语言模型的数据处理方法，应用于服务器，其特征在于，包括： 对大语言模型进行分解，得到适配器和模拟器；其中，所述适配器包含通用适配器参数和个性化适配器参数，所述通用适配器参数用于表示通用特征，所述个性化适配器参数用于表示个性化特征；收敛后的所述大语言模型用于基于用户输入的文本生成推荐结果并输出； 对所述模拟器进行层压缩处理，得到压缩模拟器，将所述适配器和压缩模拟器部署至多个客户端； 获取各个所述客户端基于本地数据集对所述适配器训练后上传的适配器参数；上传的所述适配器参数包括更新的所述通用适配器参数和更新的所述个性化适配器参数； 根据所述个性化适配器参数的相似性对所述客户端进行自适应分组，并对所述适配器参数中的所述通用适配器参数执行全局聚合，将所述适配器参数中的个性化适配器参数在各自所在的组内聚合，得到聚合后适配器参数；所述全局聚合包括对所有客户端的所述通用适配器参数取平均；所述组内聚合包括对同一分组内的客户端的所述个性化适配器参数取平均； 将所述聚合后适配器参数输出至所述客户端。

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深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688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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