一种数学描述语言大模型建立方法、介质及系统

本发明提供一种数学描述语言大模型建立方法、介质及系统，属于计算机模型技术领域，该方法首先通过构建训练数据集获取语料信息，然后对自然语言描述文本进行分词和特征提取，构建非精确描述矩阵，对标准数学描述语言文本进行结构化处理形成精确描述矩阵。在此基础上，建立显存池并预分配训练资源，构建多层次的数学逻辑推理网络模型。通过贡献值评估和精确度计算，实现了基于重要性的资源优化分配，并采用显存池管理机制保证资源高效利用。整个方案通过量化的评估机制和动态的优化策略，实现了数学描述语言转换模型的高效训练，解决了现有技术中存在的数学描述语言大模型训练过程中因显存分配不合理导致计算资源利用率低下的技术问题。