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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國農(nóng)業(yè)大學(xué)申請的專利一種基于大語言模型的飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)合成方法獲國家發(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：CN119538986B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202510096754.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0455；該發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)合成方法是由張帥;曾正程;曹紅蕊;李瀅瀅;羅翔詩設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大語言模型的飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)合成方法在說明書摘要公布了：一種基于大語言模型的飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)合成方法，包括如下步驟：步驟一：整理收集資料，構(gòu)建問答文本數(shù)據(jù)集、專業(yè)詞匯標(biāo)注數(shù)據(jù)集以及指令微調(diào)數(shù)據(jù)集；步驟二：使用問答文本數(shù)據(jù)集、專業(yè)詞匯標(biāo)注數(shù)據(jù)集以及指令微調(diào)數(shù)據(jù)集選擇輕量化開源大語言模型進(jìn)行微調(diào)；步驟三：訓(xùn)練模型用于提取數(shù)據(jù)，使用RMSE函數(shù)作為數(shù)值型數(shù)據(jù)的損失函數(shù)，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為文本型數(shù)據(jù)的損失函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練；步驟四：構(gòu)造原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)集；步驟五：大語言模型生成對應(yīng)的原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行反向傳播。本發(fā)明克服了飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)合成時難以利用自然語言信息和難以利用真實信息的缺點，解決飼料行業(yè)缺乏信息合成方法的痛點。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)合成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型的飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)合成方法，其特征在于：包括如下步驟：步驟一：大語言模型微調(diào)數(shù)據(jù)收集，收集畜牧領(lǐng)域?qū)I(yè)文獻(xiàn)資料，整理收集文獻(xiàn)資料，構(gòu)建問答文本數(shù)據(jù)集、專業(yè)詞匯標(biāo)注數(shù)據(jù)集以及指令微調(diào)數(shù)據(jù)集；步驟二：使用問答文本數(shù)據(jù)集、專業(yè)詞匯標(biāo)注數(shù)據(jù)集以及指令微調(diào)數(shù)據(jù)集選擇輕量化開源大語言模型進(jìn)行微調(diào)，使用問答微調(diào)、專業(yè)詞匯標(biāo)注以及指令微調(diào)三種大語言模型微調(diào)方法對大語言模型進(jìn)行微調(diào)，生成能夠識別和理解動物營養(yǎng)與飼料領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語的輕量化專用大語言模型；步驟三：至少收集測定飼料營養(yǎng)價值的論文100篇，人工提取飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)以及相關(guān)聯(lián)的原料基礎(chǔ)信息、動物試驗信息和飼料配方信息，通過問答微調(diào)的方式，讓輕量化專用大語言模型掌握從文本資料中提取飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)以及相關(guān)聯(lián)的原料基礎(chǔ)信息、動物試驗信息和飼料配方信息的能力，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為文本數(shù)據(jù)的損失函數(shù)，使用RMSE作為數(shù)值型數(shù)據(jù)的損失函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練；步驟四：利用步驟三得到的輕量化專用大語言模型從更多公開資料中依次提取飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)以及相關(guān)聯(lián)的原料基礎(chǔ)信息、動物試驗信息和飼料配方信息，構(gòu)造原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)集，以用于飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)的合成；步驟五：從原料基礎(chǔ)信息中隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)作為真實原料組成數(shù)據(jù)，與動物試驗信息及配方信息一起輸入到步驟三得到的輕量化專用大語言模型，通過問答微調(diào)的方式，指示大語言模型生成對應(yīng)的原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)，并與真實值計算均方根誤差值，對模型進(jìn)行反向傳播；所述的步驟二中的飼料原料營養(yǎng)價值數(shù)據(jù)包括飼料原料的消化能、代謝能、凈能、氨基酸消化率、粗蛋白消化率、鈣消化率以及磷消化率，用以作為模型預(yù)測值；所述的飼料原料組成數(shù)據(jù)包括：總能、粗蛋白、粗脂肪、粗纖維、酸性洗滌纖維、中性洗滌纖維、灰分、水分、碳水化合物、淀粉、18種氨基酸、維生素以及礦物質(zhì)；所述的動物試驗信息包括每個試驗的開展畜舍、試驗起止時間、試驗所使用的試驗動物信息以及試驗使用的原料的品種，產(chǎn)地，加工方式以及特殊成分；所述的步驟三中的原料基礎(chǔ)信息包括飼料原料的干濕物質(zhì)基礎(chǔ)，含水量，基礎(chǔ)養(yǎng)分。

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