基于大小模型协同学习的文本分类及模型训练方法、系统

本申请公开了一种基于大小模型协同学习的文本分类及模型训练方法、系统，涉及自然语言处理技术领域，本申请获取当前轮的样例数据，利用大模型根据样例数据生成训练数据。使用训练数据对文本分类模型进行训练和优化。若文本分类模型效果未达到预设标准，将评估每条训练数据的质量，并选择高质量的训练数据作为下一轮的样例数据。重复此过程，直至模型满足设定要求，得到最终的文本分类模型。通过不断生成和评估训练数据，形成一个闭环的优化过程，大模型和文本分类小模型协同学习，在优化过程中相互促进，直到优化后的文本分类模型效果满足设定要求，不仅解决了训练数据不足的问题，还有助于提升文本分类模型的性能。