清华大学刘英博获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于编程的大语言模型免微调预训练方法和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：CN116910535B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310671309.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于编程的大语言模型免微调预训练方法和装置是由刘英博;吕武谦;王建民设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于编程的大语言模型免微调预训练方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于编程的大语言模型免微调预训练方法和装置，包括：抽取代码提示语训练集中每一个样本的关键词，以生成代码提示语训练集对应的关键词集；为关键词集中每一个关键词分配一个压缩符号；将代码提示语训练集中每一个关键词替换为其压缩符号，得到第一代码提示语训练集；基于第一代码提示语训练集，采用提示学习方式对通用大语言模型进行预训练。本发明利用程序编译器对关键字的语义不敏感的特点，将代码提示语训练集中的关键词进行符号化压缩编码，从而大幅度缩小输入给大语言模型的代码提示语信息长度，以在大语言模型对于对话输入有着长度限制的情况下能尽可能少次多量的输入代码提示语，实现大语言模型的高效预训练。
本发明授权一种基于编程的大语言模型免微调预训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于编程的大语言模型免微调预训练方法，其特征在于，所述方法包括： 抽取代码提示语训练集中每一个样本的关键词，以生成所述代码提示语训练集对应的关键词集； 为所述关键词集中每一个关键词分配一个压缩符号，并根据所述关键词集中每一个关键词及其压缩符号之间的映射关系建立映射表； 将所述代码提示语训练集中每一个关键词替换为其压缩符号，得到第一代码提示语训练集； 基于所述第一代码提示语训练集，采用提示学习方式对通用大语言模型进行预训练； 经过预训练的大语言模型的应用过程，包括： 获取待询问问题的代码表示； 将所述代码表示输入所述经过预训练的大语言模型，得到第一答复； 基于所述映射表，将所述第一答复中的压缩符号替换为其关键词，得到待询问问题的答复。
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