一种基于大模型的数据字段生成方法及装置

本发明公开一种基于大模型的数据字段生成方法及装置，涉及大模型应用技术领域，方法包括：S1、采集目标领域的数据字段信息，进行预处理，得到结构化的数据集；S2、根据应用需求选择深度学习框架和模型架构，利用预处理后的数据集训练大模型，通过优化算法和损失函数，使大模型能够学习到数据集中数据的内在规律和特征；S3、利用训练好的大模型对新产生的数据进行字段生成；S4、对生成的数据字段进行人工检查，将通过检查的数据字段进行入库，对未通过检查的数据字段进行人工矫正及预处理，并返回执行步骤S2。本发明利用大模型的强大学习能力，根据已定义数据进行自动学习并生成数据字段，提高了数据处理的效率、准确性和一致性。