一种多模态大模型训练方法

本发明公开了一种多模态大模型训练方法，涉及人工智能技术领域，包括步骤：数据采集、预处理、特征提取、多模态融合、模型训练，本发明在预处理时，对于温湿度压力参数，通过计算平均值和标准差进行异常值分析，用前后正常值计算中间值替换异常值；对于坐标位置信息，根据相邻坐标计算方向角并与阈值比较判断异常，再用前后正常坐标的中间坐标替换异常坐标；特征提取环节，针对温度计算相邻节点温度变化率均值为特征系数；湿度计算与平均值差值绝对值的均值；压力用最大最小参数差值；坐标计算相邻节点速度均值；多模态融合时依据预设权重计算融合特征向量；该方法能有效处理多模态数据，提升模型性能与准确性。