一种用于大语言模型的微调训练方法及平台

本发明公开了一种用于大语言模型的微调训练方法及平台，涉及模型调整技术领域，该用于大语言模型的微调训练方法，通过多源数据的采集和预处理，提高了数据质量和多样性，为模型的调试提供了全面的数据支持。其次，通过多次数据分析和对比，生成量化的对比分析系数和修正差值，提供了科学的判断依据，确保模型的修正和优化更加准确，通过多次验证和调整，确保模型的性能达到预期标准，提高了模型上线后的可靠性和实用性，通过计算修正差值XZX，能够精细化调整模型，确保每次微调的准确性，根据前后两次计算的DBS值，动态调整微调的程度，避免过度或不足的调整，提高微调的有效性。