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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業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練方法獲國家發(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：CN120372298B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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：202510857961.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練方法是由陳曦;王青設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練方法，涉及數(shù)據(jù)合規(guī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括先獲取安全數(shù)據(jù)集和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集，并基于安全數(shù)據(jù)集和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集，得到數(shù)據(jù)過濾模型，該數(shù)據(jù)過濾模型用于獲取輸入數(shù)據(jù)的評判分?jǐn)?shù)。然后將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集輸入至數(shù)據(jù)過濾模型，得到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中的各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的評判分?jǐn)?shù)，并根據(jù)評判分?jǐn)?shù)，得到微調(diào)數(shù)據(jù)集，最后基于微調(diào)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練第一文本生成模型，得到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型。采用本技術(shù)方案，能夠保證該模型在使用過程中的合規(guī)性，進(jìn)而使得該模型所輸出的文本在保證準(zhǔn)確率的情況下是合規(guī)的且與業(yè)務(wù)相關(guān)的。

本發(fā)明授權(quán)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 獲取安全數(shù)據(jù)集和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集，并獲取輔助模型；其中，所述安全數(shù)據(jù)集為合規(guī)的金融數(shù)據(jù)或者合規(guī)的醫(yī)療數(shù)據(jù)；所述安全數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)類型為文本；所述安全數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)的合規(guī)性滿足第一預(yù)設(shè)條件；所述第一預(yù)設(shè)條件是數(shù)據(jù)的合規(guī)性的數(shù)值大于安全閾值；所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集為金融數(shù)據(jù)或者醫(yī)療數(shù)據(jù)；所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)類型為文本；所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)的合規(guī)性未知； 所述輔助模型為基于其他安全數(shù)據(jù)集訓(xùn)練后的模型；所述輔助模型由長度歸一化的負(fù)對數(shù)似然函數(shù)和所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)i的權(quán)重系數(shù)確定的；其中，所述長度歸一化的負(fù)對數(shù)似然函數(shù)是根據(jù)所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)i的輸入文本與輸出文本確定的；所述輔助模型的輸入為所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)i的輸入文本；所述輔助模型的輸出為所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)i的輸出文本；所述輔助模型用于加速模型迭代的速度； 基于所述安全數(shù)據(jù)集、所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集、所述輔助模型和第一文本生成模型，得到數(shù)據(jù)過濾模型；所述數(shù)據(jù)過濾模型用于獲取輸入數(shù)據(jù)的評判分?jǐn)?shù)；所述評判分?jǐn)?shù)用于表征所述數(shù)據(jù)過濾模型的所述輸入數(shù)據(jù)的合規(guī)性和業(yè)務(wù)相關(guān)性； 將所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集輸入至所述數(shù)據(jù)過濾模型，得到所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中的各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的評判分?jǐn)?shù)，并根據(jù)所述評判分?jǐn)?shù)，得到微調(diào)數(shù)據(jù)集； 基于所述微調(diào)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所述第一文本生成模型，得到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型。

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