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龙图腾网获悉国创智造科技(上海)有限公司;东华大学申请的专利用于大语言模型的适配验证方法、系统及介质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：CN121390082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511962346.4，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权用于大语言模型的适配验证方法、系统及介质是由贺仁驹;贺仁龙;李玉菲;沈滨设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于大语言模型的适配验证方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于大语言模型的适配验证方法、系统及介质，所述方法包括：对语料指令信息进行标准化处理之后生成标准指令信息；对标准指令信息进行语义分割并提取关键要素，根据关键要素生成对应的片段要素标签序列；根据预训练的BERT模型对片段要素标签序列进行意图分类，以输出潜在意图模型和对应的概率分布序列；获取潜在意图模型的模型分数，根据模型分数和概率分布序列计算出每一个潜在意图模型的融合分数，选择融合分数最高时对应的潜在意图模型作为参照模型；计算模型库中每一个标准模型与参考模型的目标相似度，选择相似度最高对应的标准模型作为目标模型；本发明能够根据用户输入适配选择合适的大语言模型，提高了用户使用体验。

本发明授权用于大语言模型的适配验证方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于大语言模型的适配验证方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户输入的语料指令信息，并对所述语料指令信息进行标准化处理之后生成标准指令信息； 对所述标准指令信息进行语义分割并提取关键要素，根据所述关键要素生成对应的片段要素标签序列； 根据预训练的BERT模型对所述片段要素标签序列进行意图分类，以输出潜在意图模型和对应的概率分布序列； 获取所述潜在意图模型的模型分数，根据所述模型分数和所述概率分布序列计算出每一个所述潜在意图模型的融合分数，选择所述融合分数最高时对应的所述潜在意图模型作为参考模型； 计算模型库中每一个标准模型与所述参考模型的目标相似度，选择所述相似度最高对应的所述标准模型作为目标模型，完成模型适配验证，所述模型库中包括多个不同类型的标准模型； 所述对所述标准指令信息进行语义分割并提取关键要素，根据所述关键要素生成对应的片段要素标签序列，包括： 基于注意力机制对所述标准指令信息进行语义边界检测后得到语义边界，并根据所述语义边界对所述标准指令信息进行拆分后得到多个指令片段，并对所述指令片段进行权重计算得到片段权重； 根据预设的要素类型对所述指令片段进行要素提取以得到多个片段要素，并计算每个所述片段要素的综合评分； 根据所述综合评分和所述片段权重生成对应的所述片段要素标签，按序将所述片段要素标签排列在一起形成所述片段要素标签序列； 所述根据预训练的BERT模型对所述片段要素标签序列进行意图分类，以输出潜在意图模型和对应的概率分布序列，包括： 将所述片段要素标签序列转换为BERT标准输入格式之后，通过Transformer编码器生成动态词向量，将所述动态词向量输入至所述BERT模型输出对应的潜在意图； 根据预设的映射关系获取每一个所述潜在意图对应的所述潜在意图模型； 通过全连接层映射到意图类别识别空间后得到识别结果，并采用softmax函数将所述识别结果转换为对应的概率分布，以得到所述概率分布序列。

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国创智造科技(上海)有限公司;东华大学，其通讯地址为：200120 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区临港新片区环湖西二路888号C楼；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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