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龍圖騰網獲悉清華大學申請的專利基于面向任務引導的問答模型集群蒸餾系統的問答方法、裝置及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120354862B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510828315.3，技術領域涉及：G06F40/35；該發明授權基于面向任務引導的問答模型集群蒸餾系統的問答方法、裝置及設備是由陶建華;馮明寬;張帥;溫正棋設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于面向任務引導的問答模型集群蒸餾系統的問答方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本申請提出一種基于面向任務引導的問答模型集群蒸餾系統的問答方法、裝置及設備，涉及大語言模型問答技術領域，通過獲取待部署多問答任務目標模型集群的目標設備的設備參數值，并確定多問答任務目標模型集群的目標參數信息，進一步基于多問答任務教師模型集群中每個教師模型的多個任務引導因子，按照目標參數信息，對待訓練學生模型集群進行集群蒸餾訓練，得到多問答任務目標模型集群，最后將自于目標設備的目標多問答任務輸入所述多問答任務目標模型集群，得到目標多問答任務的回答。該方法通過結合多個教師模型的知識，結合任務引導因子針對每個任務引導學生模型進行優化，在保持多問答任務協同推理能力的前提下實現模型高效部署，在資源受限環境下提高了問答模型集群的計算效率和部署可行性。

本發明授權基于面向任務引導的問答模型集群蒸餾系統的問答方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于面向任務引導的問答模型集群蒸餾系統的問答方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待部署多問答任務目標模型集群的目標設備的設備參數值，所述設備參數值包括以下至少一者：存儲空間大小、運算速度； 根據所述設備參數值，確定所述多問答任務目標模型集群的目標參數信息，所述目標參數信息包括以下至少一者：模型參數量、推理響應速度、推理計算量； 基于多問答任務教師模型集群中每個教師模型的多個任務引導因子，按照所述目標參數信息，對待訓練學生模型集群進行集群蒸餾訓練，得到所述多問答任務目標模型集群； 將自于目標設備的目標多問答任務輸入所述多問答任務目標模型集群，得到所述目標多問答任務的回答； 其中，所述多問答任務教師模型集群包括K個教師模型；所述方法還包括： 將測試多問答任務輸入第k個教師模型，得到第k個教師模型輸出的T個回答，第t個回答為針對所述測試多問答任務中的第t個測試問答任務的回答； 根據第t個回答與所述第t個測試問答任務對應的第t個正確回答之間的差異，確定所述第k個教師模型對第t個測試問答任務的重要性評分； 根據所述第k個教師模型對第t個測試問答任務的重要性評分，以及所述第k個教師模型對T個測試問答任務的重要性評分，確定所述第k個教師模型對第t個測試問答任務的引導因子。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人清華大學，其通訊地址為：100084 北京市海淀區雙清路30號清華大學；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。