基于多模态的大模型持续进化方法及系统

本发明实施例公开了一种基于多模态的大模型持续进化方法及系统，包括：构建多源异构数据的实时接入通道，以对知识进行更新，从更新后的数据库中获得数据集；基于动态反馈闭环机制，采用数据集训练大模型，并且通过用户反馈对打模型进行自我修正，且输出修正后的大模型和增量数据集；采用增量数据集对修正后的大模型实施防遗忘持续学习方案以使得大模型对知识进行学习巩固；采用高效知识微调技术，对于S3输出的大模型进行知识微调；基于S2～S4得到的结果，对于上述大模型进行多模态协同优化，并对比上述步骤得到的大模型的学习效果。本发明解决了现有大模型发展中静态模型迭代能力缺失、多模态特征融合效率低下、人机协同闭环尚未形成等的问题。