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龙图腾网恭喜北京衔远有限公司;清华大学申请的专利基于代码大语言模型的数据处理方法及装置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：CN118194856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202410257669.2，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权基于代码大语言模型的数据处理方法及装置是由田锴;齐弼卿;马志远;周伯文设计研发完成，并于2024-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于代码大语言模型的数据处理方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于代码大语言模型的数据处理方法及装置。该方法包括：获取待处理数据和待处理数据对应的目标任务；利用大语言模型按照目标任务提取待处理数据的提示指导信息；将待处理数据和提示指导信息分别转换为预设格式的数据代码和提示代码；从模型库中获取到目标任务对应的目标代码大语言模型；利用目标代码大语言模型依据提示代码处理数据代码，得到处理结果。采用上述技术手段，解决现有技术中信息抽取效率和准确率低的问题。

本发明授权基于代码大语言模型的数据处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于代码大语言模型的数据处理方法，其特征在于，包括：获取待处理数据和所述待处理数据对应的目标任务，其中，所述目标任务包括命名实体识别任务、命名实体关系抽取任务和事件抽取任务；利用第一大语言模型按照所述目标任务提取所述待处理数据的提示指导信息；将所述待处理数据和所述提示指导信息分别转换为预设格式的数据代码和提示代码；从模型库中获取到所述目标任务对应的目标代码大语言模型，其中，所述目标代码大语言模型和所述第一大语言模型是同一种模型，所述第一大语言模型被训练用于理解和生成自然语言文本，所述目标代码大语言模型被训练用于理解和生成自然语言文本对应的预设格式的代码；利用所述目标代码大语言模型依据所述提示代码处理所述数据代码，得到处理结果；其中，利用所述第一大语言模型按照所述目标任务提取所述待处理数据的提示指导信息之前，方法还包括：利用所述第一大语言模型按照所述目标任务提取所述目标任务对应的训练数据的训练提示指导信息；计算所述训练提示指导信息和所述训练数据的标签之间的损失，依据所述损失优化所述第一大语言模型的模型参数，完成对所述第一大语言模型的训练；其中，从模型库中获取到所述目标任务对应的目标代码大语言模型之前，所述方法还包括：获取各种任务对应的训练数据；利用各种任务对应的训练数据训练代码大语言模型；通过Low-RankAdaptation的方法微调各种任务对应训练数据训练后的代码大语言模型，得到各种任务对应的代码大语言模型；将各种任务对应的代码大语言模型保存到所述模型库中；其中，通过Low-RankAdaptation的方法微调各种任务对应训练数据训练后的代码大语言模型，得到各种任务对应的代码大语言模型，包括：对于各种任务：为该任务对应训练数据训练后的代码大语言模型中的目标网络层构建lora分支；将该任务对应训练数据输入构建所述lora分支后的代码大语言模型，在构建所述lora分支后的代码大语言模型内部：通过所述lora分支处理所述目标网络层的上一层网络的输出，将所述目标网络层的输出与所述lora分支的输出相加后作为所述目标网络层的下一层网络的输入，其中，所述lora分支的输出是所述lora分支处理所述目标网络层的上一层网络的输出的结果。

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