在人工智能和机器学习领域，大模型技术已成为研究的热点。大模型专利的申请和发布，不仅展现了技术发展的前沿，也为相关领域的从业者提供了宝贵的参考。本文将深入解析大模型专利，揭示其核心分析方法，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、大模型专利概述
大模型专利涵盖了从模型构建、训练到应用的全过程。以下是一些典型的大模型专利：
清华大学申请的基于外部知识增强的大模型推理分析方法、系统及产品专利：该专利通过外部知识图谱的引入，实现了对语句的深度理解和分析，提高了推理分析的可靠性。
DeepSeek与专利分析的结合：DeepSeek作为一种大语言模型，被用于专利内容的阅读和理解，通过微调开发了专门适配专利的大语言模型PASA-LLM，实现了对专利内容的快速概述和核心发明点的提取。
Patentics网页版接入DeepSeek-R1模型：Patentics通过接入DeepSeek-R1大模型，实现了对专利的智能语义检索和分析，提高了检索效率和专利分析的质量。
瑞莱智慧大模型优化专利：该专利提供了一种高效的优化方案，通过对抗模型生成问题集，不断迭代更新，实现最优的训练效果，显著缩短了大模型的优化周期。
DeepSeek私有化部署全攻略：该白皮书揭示了DeepSeek大模型的私有化部署路径，包括技术架构、部署方案等方面，为个人和企业提供了实用的指导。
国家电网大模型训练新路径：该专利通过优化算力网络通信效率，提高了大模型训练的效率，为AI领域的发展提供了重要支撑。
二、大模型核心分析方法
知识图谱的构建与应用：知识图谱在大模型中扮演着重要的角色，通过构建外部知识图谱和内部知识图谱，实现对信息的深度理解和分析。
图神经网络的应用：图神经网络在大模型中用于处理图结构数据，通过学习图结构中的关系，实现对数据的深度挖掘和分析。
对抗模型与优化：对抗模型在大模型训练中用于生成问题集，通过不断迭代更新，提高模型的性能和应用效率。
私有化部署与优化：通过优化硬件配置、网络通信等，实现大模型的私有化部署，提高模型的应用效率和可靠性。
算力网络通信效率优化：针对大模型训练过程中的通信瓶颈，通过优化算力网络通信效率，提高模型训练的效率。
三、总结
大模型专利的申请和发布，为人工智能和机器学习领域的发展提供了重要推动。通过深入分析大模型专利，我们可以掌握其核心分析方法，为实际应用提供指导。在未来的发展中，大模型技术将继续推动人工智能领域的创新和进步。