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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种推理数据合成方法和系统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：CN119476479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202411481668.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种推理数据合成方法和系统是由丁誉洋;施欣宇;李俊涛;张民设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推理数据合成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种推理数据合成方法和系统，其中，方法包括：获取数学大语言模型，在模型训练过程中，通过问题微调方法在数学大语言模型利用预设数据集进行问题微调，得到经过问题微调方法处理后的数学大语言模型；通过经过问题微调方法处理后的数学大语言模型生成样本问题；通过问题偏好优化方法对样本问题进行优化，再将优化后的样本问题再对经过问题微调方法处理后的数学大语言模型进行训练；将经过问题微调方法和问题偏好优化方法处理后的数学大语言模型作为问题生成器，并对所述问题生成器生成的问题进行过滤；对每个过滤后的问题生成相应的回答以合成推理数据。本发明的推理数据合成方法不仅能保证数据质量，还能降低生成成本、提高生成效率。

本发明授权一种推理数据合成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种推理数据合成方法，其特征在于：包括： 步骤S1：获取数学大语言模型，在模型训练过程中，通过问题微调方法在所述数学大语言模型利用预设数据集进行问题微调，得到经过问题微调方法处理后的数学大语言模型； 所述步骤S1在模型训练过程中，通过问题微调方法在所述数学大语言模型利用预设数据集进行问题微调，具体包括： 在模型训练过程中，通过问题微调方法在所述数学大语言模型利用两个不同特征的数据集合成的总数据集进行问题微调，并且只微调一轮，其中，所述数学大语言模型为DeepSeek-Math-7B-RL或Qwen2-Math-7B-Instruc；两个不同特征的数据集在难度分布和问题类型上不同； 步骤S2：通过所述经过问题微调方法处理后的数学大语言模型生成样本问题； 步骤S3：通过问题偏好优化方法对所述样本问题进行优化，再将优化后的样本问题再对经过问题微调方法处理后的数学大语言模型进行训练； 所述步骤S3中通过问题偏好优化方法对所述样本问题进行优化，再将优化后的样本问题再对经过问题微调方法处理后的数学大语言模型进行训练，具体包括： 通过第一大型语言模型对所述样本问题进行优化，在优化过程中通过随机选择优化方向策略对每个样本问题随机优化其可解性或难度，其中，所述可解性为问题是否可以被解答； 再将优化后的样本问题再对经过问题微调方法处理后的数学大语言模型进行训练，在训练过程中，将被优化的样本问题视为首选问题，将优化前的原始样本问题则视为非首选问题，并根据所述首选问题和非首选问题构建问题偏好优化方法在优化过程的损失函数，公式为： ； 其中，表示当前正在优化的数学大语言模型，表示参考数学大语言模型，表示偏好问题对在数据集上的期望，表示包含第一大型语言模型优化前后问题组成的偏好问题对的数据集，表示优化后的首选问题，表示优化前的非首选问题，表示函数，表示温度参数，用于控制优化的程度； 步骤S4：将经过所述问题微调方法和所述问题偏好优化方法处理后的数学大语言模型作为问题生成器，并对所述问题生成器生成的问题进行过滤； 步骤S5：对每个过滤后的问题生成相应的回答以合成推理数据。

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