数据处理方法、模型训练方法、电子设备及计算机介质

本申请公开了数据处理方法、模型训练方法、电子设备及计算机介质，该数据处理方法通过获取待处理的至少一个第一数据集，并对第一数据集进行数据清洗；对清洗后的第一数据集进行标注和过滤；对过滤后的第一数据集进行数据增强；将增强后的第一数据集输入至预训练模型，以获得预训练模型针对第一数据集的第一评估结果；在第一评估结果满足预设指标时，输出第一数据集。通过上述方式，该数据处理方法可以对第一数据集进行多层次的数据处理和优化，以提高第一数据集的质量和多样性，减少数据处理过程中的人工干预、降低数据处理成本，并且，输出的第一数据集应用于大模型的训练时能够提高大模型的训练效果，进而提高大模型的应用效果和适用性。