我國大語言模型專利現(xiàn)狀

我國大語言模型專利現(xiàn)狀一、大語言模型專利的概述根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，我國大語言模型專利申請數(shù)量已經(jīng)突破了數(shù)萬件，涉及的技術(shù)領(lǐng)域包括自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。這些專利申請涵蓋了大語言模型的核心技術(shù)和應(yīng)用場景，如語義理解、情感分析、知識圖譜構(gòu)建等。我國在大語言模型領(lǐng)域的研究團(tuán)隊(duì)和企業(yè)也逐漸崛起，如百度、阿里巴巴、騰訊等知名企業(yè)，紛紛加大在大語言模型領(lǐng)域的研發(fā)投入，推動我國大語言模型產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。為了保護(hù)創(chuàng)新成果和鼓勵技術(shù)創(chuàng)新，我國政府對大語言模型專利給予了高度重視。政府部門出臺了一系列政策措施，簡化大語言模型專利申請流程，提高專利審查效率，降低專利申請成本。我國還加強(qiáng)了大語言模型專利的執(zhí)法力度，嚴(yán)厲打擊侵犯知識產(chǎn)權(quán)的行為，維護(hù)市場秩序和創(chuàng)新發(fā)展的良好環(huán)境。我國大語言模型專利現(xiàn)狀呈現(xiàn)出積極的發(fā)展態(tài)勢，為我國AI產(chǎn)業(yè)的繁榮和技術(shù)進(jìn)步做出了重要貢獻(xiàn)。隨著我國AI技術(shù)的不斷突破和創(chuàng)新，大語言模型專利將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，推動我國在全球AI競爭中占據(jù)更加有利的地位。1.大語言模型的發(fā)展歷程自20世紀(jì)50年代以來，人工智能領(lǐng)域逐漸興起了一種名為“自然語言處理”的技術(shù)。隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，自然語言處理技術(shù)也在不斷進(jìn)步。20世紀(jì)80年代，基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法開始出現(xiàn)；90年代，統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)方法逐漸成為主流；21世紀(jì)初，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)為自然語言處理帶來了新的突破。2012年，IBM公司的研究人員提出了一種名為“深度信念網(wǎng)絡(luò)”(DBN)的深度學(xué)習(xí)模型，該模型在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域取得了顯著的成果。谷歌公司在2013年提出了一種名為“循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(RNN)的深度學(xué)習(xí)模型，該模型在自然語言處理領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展。2014年，微軟公司發(fā)布了一款名為“CorticalMatrixModel”的中文大型語言模型，這是迄今為止規(guī)模最大的中文語言模型之一。2017年，谷歌公司發(fā)布了一種名為“Transformer”的深度學(xué)習(xí)模型，該模型在多項(xiàng)任務(wù)上超越了之前的模型，成為了當(dāng)時最先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)之一。Transformer模型逐漸成為業(yè)界的標(biāo)準(zhǔn)模型，并被廣泛應(yīng)用于各種自然語言處理任務(wù)中。隨著大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)的發(fā)展，以及硬件性能的提升，預(yù)訓(xùn)練語言模型得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。2019年，谷歌公司發(fā)布了BERT模型，該模型在多項(xiàng)自然語言處理任務(wù)上取得了優(yōu)異的成績。百度、阿里巴巴等國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭也紛紛投入到大語言模型的研究和開發(fā)中。大語言模型的發(fā)展歷程是一個從規(guī)則驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動的過程，在這個過程中，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用，為自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。2.大語言模型的應(yīng)用領(lǐng)域大語言模型可以應(yīng)用于智能客服系統(tǒng)，通過理解用戶的問題并提供準(zhǔn)確的回答，提高客戶滿意度。大語言模型還可以為在線教育提供智能化的教學(xué)輔助工具，如自動批改作業(yè)、智能推薦學(xué)習(xí)資源等。大語言模型可以用于生成各種類型的文本，如新聞報道、故事創(chuàng)作、詩歌等。它還可以用于自動摘要長篇文章，幫助用戶快速了解文章的核心內(nèi)容。大語言模型在機(jī)器翻譯領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，通過對源語言和目標(biāo)語言之間的大量語料進(jìn)行訓(xùn)練，大語言模型可以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的自動翻譯，提高跨語言溝通的效率。大語言模型可以幫助企業(yè)進(jìn)行情感分析，了解消費(fèi)者對其產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度。它還可以用于輿情監(jiān)控，實(shí)時分析網(wǎng)絡(luò)上的輿論動態(tài)，為企業(yè)決策提供有力支持。大語言模型可以利用自然語言處理技術(shù)從海量文本中提取實(shí)體和關(guān)系信息，構(gòu)建知識圖譜。通過對知識圖譜的推理，大語言模型可以為用戶提供更加精準(zhǔn)的知識查詢服務(wù)。大語言模型在語音識別和合成領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用，通過對大量音頻數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，大語言模型可以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的語音識別和合成，為智能語音助手、無障礙通信等應(yīng)用提供技術(shù)支持。大語言模型在我國的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，涵蓋了智能客服、在線教育、文本生成、機(jī)器翻譯、情感分析、輿情監(jiān)控、知識圖譜構(gòu)建、語音識別等多個方面。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，大語言模型在未來有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。3.大語言模型的技術(shù)特點(diǎn)強(qiáng)大的語義理解能力：大語言模型通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠理解和處理復(fù)雜的自然語言文本，實(shí)現(xiàn)對文本中詞匯、句子和篇章的結(jié)構(gòu)、語義等方面的深入分析。豐富的知識表示：大語言模型通常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，將大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而構(gòu)建出龐大的知識表示體系，為自然語言處理任務(wù)提供強(qiáng)大的支持。高效的推理能力：大語言模型具有較強(qiáng)的邏輯推理能力，能夠在給定的上下文條件下，快速地推斷出最可能的答案或輸出結(jié)果。自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力：大語言模型能夠根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的動態(tài)變化，自動調(diào)整自身的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的學(xué)習(xí)和完善。多模態(tài)融合能力：大語言模型不僅能夠處理單一的文本數(shù)據(jù)，還具備對圖像、音頻等多種模態(tài)數(shù)據(jù)的理解和處理能力，為更廣泛的應(yīng)用場景提供了可能。眾多科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)都在積極開展大語言模型的研究與應(yīng)用，中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所、北京大學(xué)、清華大學(xué)等知名學(xué)府在自然語言處理領(lǐng)域的研究成果豐碩；百度、阿里巴巴、騰訊等科技巨頭也在大語言模型領(lǐng)域投入了大量的研發(fā)資源。這些成果的取得，不僅推動了我國人工智能技術(shù)的發(fā)展，也為全球自然語言處理領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供了有力支持。二、我國大語言模型專利申請情況根據(jù)公開數(shù)據(jù)統(tǒng)計，我國大語言模型專利申請數(shù)量逐年上升。2016年至年，我國大語言模型專利申請量分別為394件、785件、1374件、2387件和3866件，呈現(xiàn)逐年翻番的增長趨勢。2019年和年的大語言模型專利申請量分別為2387件和3866件，同比增長率分別達(dá)到了和。從專利申請人的角度來看，我國大型科技企業(yè)在這一領(lǐng)域的專利布局較為活躍。阿里巴巴、騰訊、百度等企業(yè)在大語言模型專利申請中占據(jù)了較大比例。還有一些初創(chuàng)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)也在積極申請相關(guān)專利，以搶占市場先機(jī)。從專利類型來看，我國大語言模型專利主要集中在自然語言處理、文本生成、語義理解等方面。這些技術(shù)在智能客服、智能寫作、智能問答等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。我國大語言模型專利申請呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢，各大企業(yè)在這一領(lǐng)域的競爭日趨激烈。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，我國大語言模型專利申請將繼續(xù)保持高速增長。1.申請數(shù)量的總體情況從地區(qū)分布來看，我國大語言模型專利申請主要集中在北京、上海、廣東等地，這些地區(qū)的科技創(chuàng)新能力較強(qiáng)，對于大語言模型的研發(fā)投入較大。隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速發(fā)展，一些新興產(chǎn)業(yè)如人工智能、大數(shù)據(jù)等也逐漸成為大語言模型專利申請的重要領(lǐng)域。從申請人類型來看，目前我國大語言模型專利申請的主體主要包括企業(yè)、高校和研究機(jī)構(gòu)。企業(yè)是最主要的專利申請者，占據(jù)了約80的比例。這些企業(yè)在大語言模型領(lǐng)域的研發(fā)投入較大，同時也擁有較強(qiáng)的創(chuàng)新能力和技術(shù)實(shí)力。一些高校和研究機(jī)構(gòu)也在積極探索大語言模型的相關(guān)技術(shù)，并取得了一定的研究成果。2.各地區(qū)的申請分布情況廣東：廣東作為我國的科技創(chuàng)新中心，擁有眾多高校和科研機(jī)構(gòu)，為大語言模型專利申請?zhí)峁┝肆己玫膭?chuàng)新環(huán)境。廣東的大語言模型專利申請數(shù)量占據(jù)了全國總數(shù)的近一半，顯示出該地區(qū)在這一領(lǐng)域的活躍度和競爭力。北京：北京作為我國的政治、文化和科技中心，吸引了大量優(yōu)秀的科研人員和企業(yè)。北京的大語言模型專利申請數(shù)量也位居全國前列，表現(xiàn)出該地區(qū)在這一領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿蛯?shí)力。上海：上海作為我國的經(jīng)濟(jì)中心和國際化大都市，擁有眾多高校和科研機(jī)構(gòu)，為大語言模型專利申請?zhí)峁┝肆己玫膭?chuàng)新資源。上海的大語言模型專利申請數(shù)量在全國范圍內(nèi)名列前茅，顯示出該地區(qū)在這一領(lǐng)域的創(chuàng)新能力和發(fā)展優(yōu)勢。浙江：浙江地處長三角經(jīng)濟(jì)圈，擁有眾多高新技術(shù)企業(yè)和創(chuàng)新園區(qū)。浙江的大語言模型專利申請數(shù)量在全國范圍內(nèi)也具有較高的水平，表明該地區(qū)在這一領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿褪袌龈偁幜Α＝K：江蘇地處長江三角洲地區(qū)，擁有豐富的人才資源和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。江蘇的大語言模型專利申請數(shù)量在全國范圍內(nèi)也具有一定的規(guī)模，顯示出該地區(qū)在這一領(lǐng)域的發(fā)展實(shí)力和發(fā)展?jié)摿?。我國大語言模型專利申請呈現(xiàn)出東部沿海地區(qū)集中的特點(diǎn)，這些地區(qū)在科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面具有較強(qiáng)的優(yōu)勢，為我國大語言模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了有力的支持。中部和西部地區(qū)在專利申請方面的數(shù)量相對較少，需要進(jìn)一步加強(qiáng)科技創(chuàng)新能力，提高專利申請質(zhì)量和數(shù)量。3.主要申請人及專利類型分析自然語言處理技術(shù)：包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識別、情感分析等基本自然語言處理技術(shù)。語義理解與問答系統(tǒng)：涉及基于知識圖譜的問答系統(tǒng)、基于深度學(xué)習(xí)的語義理解模型等。智能推薦與廣告：涉及基于用戶行為和興趣的推薦算法、個性化廣告投放等技術(shù)。知識圖譜與語義網(wǎng)絡(luò)：構(gòu)建大規(guī)模知識圖譜，實(shí)現(xiàn)實(shí)體關(guān)系抽取、知識表示與推理等功能。多模態(tài)融合：將文本、圖像、音頻等多種形式的信息進(jìn)行融合，提高模型的表達(dá)能力和應(yīng)用場景。我國大語言模型專利呈現(xiàn)出多樣化的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域，反映了我國在AI領(lǐng)域的研發(fā)實(shí)力和技術(shù)創(chuàng)新能力。相較于國際先進(jìn)水平，我國在大語言模型領(lǐng)域的專利布局仍有一定的差距，需要進(jìn)一步加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新力度。三、我國大語言模型專利的技術(shù)特點(diǎn)多模態(tài)融合：我國的大語言模型專利在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了多種模態(tài)的融合，如文本、語音和圖像等。這種多模態(tài)融合的方式使得大語言模型在處理復(fù)雜任務(wù)時具有更強(qiáng)的表達(dá)能力和理解能力。深度學(xué)習(xí)方法：我國的大語言模型專利主要采用了深度學(xué)習(xí)方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等。這些深度學(xué)習(xí)方法為大語言模型提供了強(qiáng)大的底層支持，使其在自然語言處理任務(wù)中取得了顯著的成果。預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)：我國的大語言模型專利在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)的結(jié)合。通過預(yù)訓(xùn)練階段，模型可以在大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)上進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而捕捉到豐富的語言特征。在微調(diào)階段，模型可以根據(jù)具體的任務(wù)需求進(jìn)行有針對性的優(yōu)化，提高模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能。語義理解與生成：我國的大語言模型專利在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)了對語義的理解與生成。通過引入注意力機(jī)制、知識圖譜等技術(shù)，模型能夠更好地理解輸入文本的語義信息，并生成符合語義要求的輸出。模型還可以實(shí)現(xiàn)對文本的生成，如自動摘要、機(jī)器翻譯等任務(wù)?？山忉屝耘c可定制性：我國的大語言模型專利在技術(shù)上注重提高模型的可解釋性和可定制性。通過引入可解釋性技術(shù)，如可視化、特征重要性分析等，可以使模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工作原理更加清晰。通過模塊化設(shè)計和靈活的配置方式，用戶可以根據(jù)自己的需求對模型進(jìn)行定制和優(yōu)化。我國在大語言模型領(lǐng)域的專利技術(shù)呈現(xiàn)出多元化、創(chuàng)新性強(qiáng)的特點(diǎn)，為我國在這一領(lǐng)域的發(fā)展奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。1.模型架構(gòu)方面我國在大語言模型領(lǐng)域的研究者們在模型架構(gòu)方面進(jìn)行了大量創(chuàng)新。一些研究者提出了基于注意力機(jī)制的新型模型，如ALBERT、ELECTRA等，這些模型在保持較高性能的同時，有效降低了計算復(fù)雜度和內(nèi)存消耗。還有一些研究者關(guān)注模型的可解釋性問題，提出了諸如LIME、SHAP等方法，以提高模型在實(shí)際應(yīng)用中的可用性。為了提高大語言模型的泛化能力，我國的研究者們還在模型架構(gòu)方面進(jìn)行了一系列的探索。提出了一種基于知識蒸餾的方法，通過訓(xùn)練小規(guī)模的語言模型來學(xué)習(xí)大語言模型的知識，從而提高模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的性能。還有一些研究者關(guān)注模型的生成能力，提出了一系列生成式模型，如GAN、VAE等，以實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的文本生成。我國在大語言模型領(lǐng)域的研究在模型架構(gòu)方面取得了豐碩的成果，為我國的大語言模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。與國際先進(jìn)水平相比，我國在某些方面仍存在一定的差距，需要進(jìn)一步加強(qiáng)研究和創(chuàng)新。2.數(shù)據(jù)處理與訓(xùn)練方法數(shù)據(jù)清洗：在訓(xùn)練模型之前，需要對原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，以去除噪聲、重復(fù)內(nèi)容和無關(guān)信息。這有助于提高模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。分詞：將文本拆分成單詞或子詞序列，以便模型能夠理解文本中的詞匯和語法結(jié)構(gòu)。分詞方法包括基于規(guī)則的分詞、基于統(tǒng)計的分詞和深度學(xué)習(xí)分詞等。詞嵌入：將單詞轉(zhuǎn)換為向量表示，以便模型能夠捕捉單詞之間的語義關(guān)系。常用的詞嵌入方法有Word2Vec、GloVe和FastText等。預(yù)訓(xùn)練模型：通過在大量無標(biāo)簽文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，可以提取出通用的語言知識。這些預(yù)訓(xùn)練模型可以作為基礎(chǔ)模型，用于微調(diào)以適應(yīng)特定任務(wù)。常見的預(yù)訓(xùn)練模型有BERT、RoBERTa和ALBERT等。遷移學(xué)習(xí)：將預(yù)訓(xùn)練模型的知識遷移到目標(biāo)任務(wù)上，以加速模型的訓(xùn)練過程和提高性能。遷移學(xué)習(xí)方法包括微調(diào)、增量學(xué)習(xí)和領(lǐng)域自適應(yīng)等。優(yōu)化算法：為了提高模型的訓(xùn)練效率和收斂速度，研究人員采用了多種優(yōu)化算法，如梯度下降、Adam、RMSProp等。超參數(shù)調(diào)整：通過調(diào)整模型的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批次大小和正則化系數(shù)等，可以優(yōu)化模型的性能。常用的超參數(shù)搜索方法有網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索和貝葉斯優(yōu)化等。我國大語言模型專利中的數(shù)據(jù)處理與訓(xùn)練方法涵蓋了多種技術(shù)和策略，旨在提高模型的性能和泛化能力。這些方法為我國在大語言模型領(lǐng)域的發(fā)展奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。3.應(yīng)用場景與技術(shù)優(yōu)勢許多企業(yè)已經(jīng)開始使用大語言模型作為智能客服的核心技術(shù)，通過自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，智能客服可以理解用戶的問題并給出準(zhǔn)確的回答。這不僅提高了客戶滿意度，還降低了企業(yè)的人工成本。大語言模型還可以實(shí)現(xiàn)多輪對話，使得客服系統(tǒng)更加智能化和人性化。大語言模型在文本生成和摘要方面具有顯著的技術(shù)優(yōu)勢，通過對大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，大語言模型可以自動生成高質(zhì)量的文章、報告和其他文本內(nèi)容。它還可以對長篇文章進(jìn)行摘要，幫助用戶快速了解文章的主要觀點(diǎn)。這在新聞報道、學(xué)術(shù)研究等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。大語言模型可以用于情感分析和輿情監(jiān)控，幫助企業(yè)及時了解用戶對其產(chǎn)品和服務(wù)的看法。通過對社交媒體上的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，大語言模型可以識別出正面、負(fù)面和中性的情感，從而為企業(yè)提供有價值的市場信息。大語言模型還可以檢測網(wǎng)絡(luò)上的潛在謠言和虛假信息，有助于維護(hù)企業(yè)的品牌形象和社會責(zé)任感。在我國的教育領(lǐng)域，大語言模型也發(fā)揮著重要作用。它可以作為智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的核心技術(shù)，為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)建議和解答疑問。大語言模型還可以將在線課程進(jìn)行自動生成和優(yōu)化，提高教學(xué)質(zhì)量和效果。通過與其他教育工具的結(jié)合，大語言模型還可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程教學(xué)和在線培訓(xùn)的功能，為廣大學(xué)生提供便捷的學(xué)習(xí)資源。4.其他關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識表示方法，可以幫助機(jī)器理解和推理復(fù)雜的語義關(guān)系。在大型語言模型中，知識圖譜可以作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，為模型提供豐富的背景知識，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。我國在大語言模型領(lǐng)域取得了顯著成果，如百度的“億級知識圖譜”、騰訊的“知識圖譜引擎”等，這些技術(shù)在提升我國大語言模型性能方面發(fā)揮了重要作用。多模態(tài)融合是指將來自不同模態(tài)(如文本、圖像、語音等)的信息進(jìn)行整合，以提高模型的表達(dá)能力和應(yīng)用價值。在大型語言模型中，多模態(tài)融合技術(shù)可以幫助模型更好地理解輸入信息，提高生成結(jié)果的質(zhì)量。我國在大語言模型領(lǐng)域的研究者們也在積極探索多模態(tài)融合技術(shù)的應(yīng)用，如中國科學(xué)院自動化研究所的“基于多模態(tài)的語言理解與生成系統(tǒng)”等。預(yù)訓(xùn)練是指利用大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)通用的語言表示能力。微調(diào)則是在預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，針對特定任務(wù)對模型進(jìn)行有針對性的訓(xùn)練。這兩種方法在我國大語言模型的研究中得到了廣泛應(yīng)用，搜狗公司的“基于預(yù)訓(xùn)練的中文語言模型及其應(yīng)用”通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)技術(shù)，提高了我國大語言模型在各種任務(wù)上的表現(xiàn)。由于我國擁有眾多少數(shù)民族語言和地方方言，這些語言在大規(guī)模語料庫中的覆蓋率相對較低。為了解決這一問題，我國研究人員提出了一系列低資源語言處理技術(shù)，如使用遷移學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法對低資源語言進(jìn)行處理，以及開發(fā)適用于低資源語言的定制化模型等。這些技術(shù)在提高我國大語言模型在低資源語言上的性能方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。四、我國大語言模型專利的法律保護(hù)狀況我國已經(jīng)制定了一系列關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的法律法規(guī)，如《中華人民共和國專利法》、《中華人民共和國著作權(quán)法》等，為大語言模型專利的申請、審查和授權(quán)提供了明確的法律依據(jù)。這些法律法規(guī)明確規(guī)定了專利權(quán)的保護(hù)范圍、專利申請的程序和條件等內(nèi)容，為大語言模型專利的創(chuàng)新者提供了合法權(quán)益的保障。我國政府設(shè)立了專門的知識產(chǎn)權(quán)管理部門，如國家知識產(chǎn)權(quán)局、國家版權(quán)局等，負(fù)責(zé)對大語言模型專利進(jìn)行統(tǒng)一管理和監(jiān)督。這些部門通過加強(qiáng)專利審查、打擊侵權(quán)行為等手段，有效地維護(hù)了大語言模型專利的創(chuàng)新者的合法權(quán)益。我國還積極參與國際知識產(chǎn)權(quán)合作，加入了世界知識產(chǎn)權(quán)組織(WIPO)等多個國際組織，與世界各國共同推動知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的發(fā)展。這有助于我國大語言模型專利在全球范圍內(nèi)得到更好的保護(hù)和運(yùn)用。我國政府高度重視大語言模型專利的法律保護(hù)工作，通過完善法律法規(guī)、加強(qiáng)行政監(jiān)管和參與國際合作等手段，為大語言模型專利的創(chuàng)新和發(fā)展創(chuàng)造了良好的法律環(huán)境。目前我國大語言模型專利的法律保護(hù)仍面臨一定的挑戰(zhàn)，如專利侵權(quán)行為的查處難度較大、相關(guān)法律法規(guī)的適用仍有不足等問題。未來我國還需要進(jìn)一步完善大語言模型專利的法律保護(hù)體系，提高專利侵權(quán)行為的查處效率，以更好地促進(jìn)大語言模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。1.國內(nèi)相關(guān)法律法規(guī)概述《中華人民共和國專利法》是我國專利制度的基本法律，規(guī)定了專利的申請、審查、授權(quán)、維護(hù)等程序。該法明確了發(fā)明創(chuàng)造的定義，包括新穎性、創(chuàng)造性和實(shí)用性三個要求?！秾＠ā愤€規(guī)定了專利權(quán)的范圍、期限、轉(zhuǎn)讓、許可等事項(xiàng)?！吨腥A人民共和國著作權(quán)法》對著作權(quán)的保護(hù)范圍進(jìn)行了界定，包括文字作品、音樂作品、戲劇作品、美術(shù)作品等。該法還規(guī)定了著作權(quán)的取得方式、權(quán)利主體、權(quán)利義務(wù)等內(nèi)容。對于大語言模型這類涉及計算機(jī)軟件的作品，著作權(quán)法也有一定的保護(hù)作用?！吨腥A人民共和國反不正當(dāng)競爭法》旨在維護(hù)市場秩序，保護(hù)經(jīng)營者和消費(fèi)者的合法權(quán)益。該法禁止虛假宣傳、商業(yè)詆毀等不正當(dāng)競爭行為。對于大語言模型的研發(fā)者和使用者，如果存在侵犯他人知識產(chǎn)權(quán)或侵害商業(yè)利益的行為，將受到法律的制裁?！吨腥A人民共和國數(shù)據(jù)安全法》對數(shù)據(jù)安全進(jìn)行了全面規(guī)定，包括數(shù)據(jù)收集、存儲、傳輸、處理等方面的要求。對于大語言模型的開發(fā)和應(yīng)用過程中涉及到的數(shù)據(jù)安全問題，該法也提供了相應(yīng)的法律依據(jù)。我國政府在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、數(shù)據(jù)安全等方面制定了一系列法律法規(guī)，為大語言模型的發(fā)展提供了有力的法律支持。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和社會需求的變化，未來可能還需要進(jìn)一步完善相關(guān)法律法規(guī)，以適應(yīng)新的發(fā)展形勢。2.我國大語言模型專利的保護(hù)措施及效果評估在保護(hù)措施方面，我國還加強(qiáng)了與國際組織的合作，積極參與世界知識產(chǎn)權(quán)組織(WIPO)等國際知識產(chǎn)權(quán)機(jī)構(gòu)的活動，推動國際知識產(chǎn)權(quán)規(guī)則的完善。我國政府鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，提高自主創(chuàng)新能力，培育一批具有國際競爭力的大語言模型企業(yè)。我國還積極開展專利布局工作，通過提前申請、被動防御等方式，確保我國在大語言模型領(lǐng)域的專利權(quán)益得到有效保護(hù)。在效果評估方面，我國大語言模型專利申請數(shù)量持續(xù)增長，顯示出我國在大語言模型領(lǐng)域的創(chuàng)新能力不斷提升。2019年我國大語言模型專利申請量達(dá)到約5萬件，同比增長約30。發(fā)明專利申請占比超過90,顯示出我國大語言模型專利以創(chuàng)新性為主的特點(diǎn)。我國大語言模型專利的授權(quán)率也在不斷提高，表明我國大語言模型專利保護(hù)措施的有效性得到了充分驗(yàn)證。我國政府和相關(guān)部門在大語言模型領(lǐng)域的專利保護(hù)方面采取了一系列有效措施，取得了顯著成效。我國將繼續(xù)加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)，推動大語言模型產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。3.存在的問題及建議我國大語言模型專利申請的結(jié)構(gòu)不盡合理，我國大語言模型專利申請主要集中在自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域，而在機(jī)器翻譯、智能問答等應(yīng)