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申请/专利权人：浪潮通用软件有限公司

摘要：本申请公开了一种基于大模型的跨时空数据持续融合方法、设备及介质，涉及人工智能技术领域。方法包括：基于预设的数据融合需求，确定待应用大模型中的待微调参数，并通过大模型微调算法，对待微调参数进行微调，以获得待训练大模型；获取训练语料，并基于训练语料，对待训练大模型进行训练，以获得应用大模型；在需要处理实际问题的情况下，基于用户输入的问题信息，进行prompt设计；基于prompt设计对应的设计结果，通过应用大模型进行问答，以确定对应的实际问题答复。本申请通过上述方法实现了在面对海量的跨时空数据时，高效、准确地进行数据处理和融合。

主权项：1.一种基于大模型的跨时空数据持续融合方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设的数据融合需求，确定待应用大模型中的待微调参数，并通过大模型微调算法，对所述待微调参数进行微调，以获得待训练大模型；获取训练语料，并基于所述训练语料，对所述待训练大模型进行训练，以获得应用大模型；在需要处理实际问题的情况下，基于用户输入的问题信息，进行prompt设计；基于所述prompt设计对应的设计结果，通过所述应用大模型进行问答，以确定对应的实际问题答复；基于预设的数据融合需求，确定待应用大模型中的待微调参数，具体包括：根据数据融合需求，分析待需求数据特征；基于所述待需求数据特征，在所述待应用大模型中匹配对应的待微调参数，以及确定各待微调参数的微调目标；基于用户输入的问题信息，进行prompt设计，具体包括：解析所述问题信息，以将所述问题信息分解为若干个子问题；基于所述若干个子问题，通过所述应用大模型进行问答，以确定对应的若干个子回复；将所述若干个子问题与对应的若干个子回复进行整合；根据数据融合需求，分析待需求数据特征，基于所述待需求数据特征，在所述待应用大模型中匹配对应的待微调参数，以及确定各待微调参数的微调目标，具体包括：确定数据融合的具体需求，包括：确定需要融合的数据类型、数据融合目标及融合后的数据应用目的；在确定数据融合需求后，对需要融合的数据进行的特征分析及时序性、空间性特征分析；其中，特征分析包括：数据类型分析、数据分布分析、数据统计特性分析以及是否存在异常值或缺失值分析；基于分析结果，在待应用的大模型中确定相对应的待微调参数，并确定各待微调参数的微调目标；其中，所述微调目标包括：提高分类准确率、降低回归误差；通过大模型微调算法，对所述待微调参数进行微调，以获得待训练大模型，具体包括：基于各待微调参数的微调目标，确定对应的微调目标矩阵；分解所述微调目标矩阵，以获得初始降维矩阵与初始升维矩阵；通过高斯分布对所述初始升维矩阵进行初始化处理，以获得应用升维矩阵，并通过0矩阵对所述初始降维矩阵进行初始化处理，以获得应用降维矩阵；基于所述应用升维矩阵与所述应用降维矩阵，构建微调应用矩阵，并基于所述微调应用矩阵，对所述待应用大模型增加一个对应的待应用分支，以获得待训练大模型。

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