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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京智精靈科技有限公司申請的專利一種基于大語言模型的訓練任務(wù)組合推薦方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120234478B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510731389.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的訓練任務(wù)組合推薦方法是由黃哲;王鵬;蔡龍軍設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大語言模型的訓練任務(wù)組合推薦方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的訓練任務(wù)組合推薦方法。該方法首先獲取用戶個人信息及歷史訓練數(shù)據(jù)，依預(yù)設(shè)邏輯排序選出初始訓練任務(wù)組合。針對該組合中的每個任務(wù)進行二階知識表達，借助自然語言描述問答對大語言模型進行圖知識與結(jié)構(gòu)對齊并微調(diào)，形成大語言微調(diào)模型。將用戶個人信息、初始組合及相關(guān)知識表達分為文本與異構(gòu)圖數(shù)據(jù)，拼接形成融合特征后輸入微調(diào)模型，輸出候選任務(wù)推薦概率分布，最終篩選推薦概率最高的候選任務(wù)，與初始訓練任務(wù)組合形成新組合，并推送給用戶。本發(fā)明融合多模態(tài)信息，創(chuàng)新性地將組合檢索轉(zhuǎn)為生成任務(wù)，結(jié)合輔助任務(wù)學習、慢推理及漸進式學習策略，有效解決冷啟動難題，滿足用戶的個性化需求。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的訓練任務(wù)組合推薦方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的訓練任務(wù)組合推薦方法，其特征在于包括如下步驟： 獲取用戶的個人信息和歷史訓練數(shù)據(jù)； 基于所述用戶的歷史訓練數(shù)據(jù)，按照預(yù)設(shè)邏輯對歷史訓練任務(wù)進行排序，并選擇前N項訓練任務(wù)作為初始訓練任務(wù)組合，N為正整數(shù)； 針對所述初始訓練任務(wù)組合，對每一個訓練任務(wù)進行二階知識表達； 基于每一個訓練任務(wù)的二階知識表達，通過自然語言描述問答的形式對大語言模型進行圖知識對齊和圖結(jié)構(gòu)對齊，從而通過自適應(yīng)學習對所述大語言模型進行微調(diào)，形成大語言微調(diào)模型； 將所述用戶的個人信息、初始訓練任務(wù)組合以及每一個訓練任務(wù)的二階知識表達劃分為文本數(shù)據(jù)和異構(gòu)圖數(shù)據(jù)； 針對所述文本數(shù)據(jù)，通過所述大語言微調(diào)模型的嵌入層進行編碼，以獲取文本編碼；并且，針對所述異構(gòu)圖數(shù)據(jù)，通過協(xié)同過濾模型進行編碼，以獲取異構(gòu)圖編碼； 針對每一個所述訓練任務(wù)，將所述文本編碼與所述異構(gòu)圖編碼進行拼接后，形成融合特征； 將每一個所述訓練任務(wù)的融合特征輸入所述大語言微調(diào)模型，以輸出一個候選任務(wù)的推薦概率分布； 基于所有候選任務(wù)的推薦概率分布，獲取推薦概率最高的一個候選任務(wù)，并與所述前N項訓練任務(wù)共同組合形成新的訓練任務(wù)組合，以推送給所述用戶進行認知訓練。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京智精靈科技有限公司，其通訊地址為：100085 北京市海淀區(qū)清河路135號A座2層201室；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。