一种教科研培场景三阶段迭代式大模型训练方法

本发明公开了一种教科研培场景三阶段迭代式大模型训练方法，包括以下三个阶段：数据收集与预处理阶段：收集教科研培场景下的多源数据；模型训练阶段：构建初始大模型，所述初始大模型具有多层神经网络结构；将预处理后的数据按照一定的比例划分为训练集、验证集和测试集；使用训练集对初始大模型进行第一阶段训练，采用梯度下降算法优化模型参数，完成后，对模型进行评估，若不满足预设标准，则进入第二阶段训练，引入强化学习机制训练后，再次对模型进行评估，若不满足预设标准，则进入第三阶段训练采用对抗训练方式，模型优化与应用阶段：对经过三阶段训练后的模型进行优化，包括模型压缩、剪枝等操作，将优化后的模型应用于教科研培场景中。