一种大模型资料集处理方法、装置、设备及存储介质

本公开提供了一种大模型资料集处理方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取预先构建的大模型算法及大模型训练所需的第一学习资料集、以及预先模拟有目标因子关系的第二学习资料集及模拟第二学习资料集所需的模拟算法；将模拟算法增添至大模型算法，将第二学习资料集增添至第一学习资料集；基于更新后大模型算法对更新后第一学习资料集中的各个学习资料进行因子关系标注；响应于标注结果指示是否出现目标因子关系，确定针对更新后第一学习资料集的处理策略，和/或，针对更新后大模型算法的修改策略。本公开具有更精确的大数据资料筛选效果及大模型校正锚定效果，明显减少了大模型训练迭代学习时间与算力，减少资料筛选所需人力成本。