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公开(公告)号：CN119396966A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411322178.8
申请日：2024-09-23
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/36 , G06F18/22 , G06Q50/18
Abstract: 本发明涉及一种基于图谱增强生成的专利大模型问答系统的构建方法，采取增量式预训练策略，将大量专利摘要文本融入LLM的学习过程中，在后续的问答交互中能更精准地调用和生成相关内容。为了进一步将文本续写型LLM改造为适合执行精确问答任务的形式，并提升其对特定指令的理解与遵循程度，运用指令微调技术，以海量指令数据集对模型进行了针对性优化，经过调整后的LLM能够精准满足用户所需的知识解答需求。
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