一种多模态数据驱动的教育大模型分布外检测方法及系统

本发明公开了一种多模态数据驱动的教育大模型分布外检测方法及系统，属于多模态数据处理领域。本发明针对目标教育场景，获取待检测的分布内类别标签集合和图像数据集合，将设计好的最终提示词输入至大语言模型生成非典型类别标签集合，并得到扩展的标签集合；由预训练的文本编码器以及图像编码器分别输出文本特征和视觉特征，计算视觉特征与各个文本特征之间的余弦相似度，构建类归一化形式的比例函数，以得到题目图像的分布外分数；最后进行决策判断，对于分布外图像，则不进行处理，对于分布内图像，则构成分类数据集用于执行目标教育场景下的分类任务。本发明可以提升教育大模型在应用于实际教育场景时的稳健性和可靠性，具有良好的应用前景。