一种基于多模型融合的电力问数查询方法

本发明涉及电力系统相关领域，具体为一种基于多模型融合的电力问数查询方法，本发明通过为不同任务设置特定的LoRA参数层进行定参微调，实现了对各个任务的精确适应，而无需对整个模型进行大规模调整。这种策略显著减少了显存占用，使得本发明的方法能够在显存较小的机器上运行，扩大了模型部署的硬件范围；通过最终将各个任务的LoRA参数层合并，本发明形成了一个统一的多任务模型。这种融合模型能够同时满足多个任务的需求，提高了模型的通用性和灵活性，减少了对单一任务模型的依赖；本发明进一步采用整体任务数据对合并后的模型进行联合二次微调。这一步骤确保了模型在处理整体查询任务时的正确率得到提高，增强模型实际应用中的可靠性和准确性。