面向气象领域的自适应指令生成驱动的大模型微调方法

本发明涉及软件工程与人工智能技术领域，特别涉及一种面向气象领域的自适应指令生成驱动的大模型微调方法，方法包括：构建交通气象种子数据集；基于预设的自适应指令微调策略，对交通气象种子数据集进行数据增广，得到指令数据集；基于预设的ChatGLM3‑6B模型和指令数据集，利用预设的低秩自适应策略对预训练语言模型进行微调，直至微调后的预训练语言模型达到预设性能条件，得到目标语言模型，以通过目标语言模型进行气象预测和/或提供满足预设定制需求的气象信息。由此，解决了相关技术难以创建大规模指令数据集、资源消耗大等问题，能够通过使用自动生成的气象领域指令数据对大模型进行微调，提高了模型在气象领域任务上的性能。