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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州元腦智能科技有限公司申請的專利自然語言處理模型的優(yōu)化方法及裝置獲國家發(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：CN120409740B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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：202510889893.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N20/00；該發(fā)明授權(quán)自然語言處理模型的優(yōu)化方法及裝置是由陳曦;王青設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本自然語言處理模型的優(yōu)化方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種自然語言處理模型的優(yōu)化方法及裝置，涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過采用迭代式束搜索的方式降低文本困惑度的同時保證文本質(zhì)量，即同時在處理過程中對可讀性和有用性進行了定量評估和篩選，并利用優(yōu)化改造后的混合數(shù)據(jù)進行模型微調(diào)，減輕第三方數(shù)據(jù)中的有害文本對模型安全對齊的影響，以此提升大模型的安全性能和對齊程度，解決了相關(guān)技術(shù)中，無法有效應(yīng)對大語言模型的安全對齊，難以從根本上降低第三方數(shù)據(jù)中的可能存在的有害信息傷害的技術(shù)問題，達到了提升大語言模型的安全性能和對齊程度，確保大語言模型在面對數(shù)據(jù)安全問題時，能夠給出安全、可靠的響應(yīng)，避免提供有害的信息的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)自然語言處理模型的優(yōu)化方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種自然語言處理模型的優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集目標第三方安全模型對應(yīng)的第三方訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并對所述第三方訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行下采樣，得到對應(yīng)的第三方訓(xùn)練子集，且將所述第三方訓(xùn)練子集中的數(shù)據(jù)整理為問題-響應(yīng)-提示詞三元組形式，以得到所述第三方訓(xùn)練子集對應(yīng)的三元組數(shù)據(jù)； 對所述三元組數(shù)據(jù)中的響應(yīng)數(shù)據(jù)進行多樣性采樣，以得到響應(yīng)采樣文本，并對所述響應(yīng)采樣文本進行質(zhì)量評估操作，以生成所述響應(yīng)采樣文本的質(zhì)量評估結(jié)果； 根據(jù)所述質(zhì)量評估結(jié)果對所述響應(yīng)采樣文本進行束搜索篩選操作，以得到對應(yīng)的篩選三元組，并基于所述篩選三元組，迭代執(zhí)行多樣性采樣和束搜索篩選操作，直至達到預(yù)設(shè)迭代結(jié)束要求，生成所述第三方訓(xùn)練子集對應(yīng)的最終響應(yīng)文本； 基于所述最終響應(yīng)文本，將所述第三方訓(xùn)練子集整理為對應(yīng)的安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并混合所述安全訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述第三方訓(xùn)練數(shù)據(jù)，生成對應(yīng)的混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以利用所述混合訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)先構(gòu)建的自然語言處理模型，以使訓(xùn)練后的自然語言處理模型根據(jù)不同的數(shù)據(jù)安全問題生成對應(yīng)的安全響應(yīng)。

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)人蘇州元腦智能科技有限公司，其通訊地址為：215000 江蘇省蘇州市吳中經(jīng)濟開發(fā)區(qū)綜保區(qū)經(jīng)一路1號8幢；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)”。