基于混合专家模型的任务处理方法、装置及存储介质

本发明公开了一种基于混合专家模型的任务处理方法、装置及存储介质，其中方法包括：将自编程任务划分为五类任务，其中，五类任务包括函数名和语法预测任务、变量名预测任务、字符串参数预测任务、基座模型预测任务和文风预测任务；对于每一类任务，基于标注后的示例代码训练得到每一类任务对应的LoRA专家模型；基于训练好的专家调度器，根据当前自编程任务的任务类型，联合多个LoRA专家模型进行推理得到任务代码。本发明通过将自编程任务划分为五类任务，每类任务对应一个LoRA专家模型，多个LoRA专家模型共用一个基座多语言模型，对自编程任务进行推理，能够有效降低显存需求，从而能够有效提高专家模型处理的效率。