交通大模型训练方法和装置

本公开提供了一种交通大模型训练方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习技术领域，可应用于智能交通领域。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本，其中，训练样本包括第一历史交通数据和第一未来通行时间真实值；对第一历史交通数据进行特征提取，得到第一历史交通特征；将第一历史交通特征输入至转换器模型，得到第一未来通行时间预测值；基于第一未来通行时间预测值和第一未来通行时间真实值，计算第一损失；基于第一损失调整转换器模型的参数，得到交通大模型。该实施方式交通大模型可以用于预测未来通行时间，提高了通行时间的预测准确度。