自动化大模型融合处理方法、装置、存储介质和电子设备

本申请提供一种自动化大模型融合处理方法、装置、存储介质和电子设备，属于人工智能和机器学习领域。该方法包括：获取每个基础模型的初始融合参数和CMAES（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy，协方差矩阵自适应进化策略）模型；计算基于基础模型和初始融合参数形成的待优化融合模型针对训练集的初始适应度值；循环执行基于最新适应度值对CMAES模型中的算法参数进行迭代更新，形成当前迭代下的融合参数；计算基于基础模型和当前迭代下的融合参数生成的待优化融合模型针对训练集的适应度值；当满足迭代终止条件时，根据每次迭代下的适应度值确定出基础模型的最终融合参数，根据最终融合参数和基础模型形成最终融合模型。本申请可以提高模型融合的通用性、实用性和全面性。