一种行业大模型优化方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种行业大模型优化方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习领域，包括：识别目标项目对应的行业知识需求，确定目标问答对与数据集，根据目标问答对与数据集确定初始问题集；基于应用程序接口对初始问题集进行语义扩充，以得到目标问题集，利用根据目标问题集确定的训练集对行业大模型进行训练，获取训练后大模型；通过目标问题集确定的测试集对训练后大模型进行分析测试，根据测试结果对训练后大模型进行优化，得到目标大模型；将目标大模型与目标项目上的原始行业大模型进行合并，将合并后大模型部署至预先创建的生产环境，完成对目标项目的大模型的上线与优化。由此，本申请提高了同行业大模型对特定行业数据的回答能力。