一种基于大模型的合成数据综合评价方法

本发明公开了一种基于大模型的合成数据综合评价方法，获取大模型的目标合成数据，分别获取目标图像数据和目标文本数据；将目标图像数据输入图像机器学习模型，获取图像标准质量等级，将目标文本数据输入文本机器学习模型，获取文本标准质量等级，并获取第一质量等级；利用聚类分析获取图像簇数量和文本簇数量，并获取第二质量等级；获取相似历史合成数据和相似数据效用，根据相似数据效用获取第三质量等级；根据第一质量等级、第二质量等级和第三质量等级获取目标合成数据的综合质量等级；从多个方面对合成数据进行质量评估，保障了评估结果的综合性和准确性，将相似数据效用加入合成数据的评价体系，保障了合成数据的数据效用。