一种基于动态优化的教育大模型调优方法及装置

本申请提供一种基于动态优化的教育大模型调优方法及装置，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取多模态数据；多模态数据包括生理数据、学习行为数据、情感反馈数据；将多模态数据输入教育大模型中的异构模型，采用异构模型对多模态数据进行处理，得到多模态特征向量，对多模态特征向量进行融合，得到融合特征向量；异构模型包括GLM‑4模型、图神经网络、卷积神经网络；将融合特征向量输入教育大模型中的强化学习模型，通过奖励函数确定奖励，根据奖励确定Q值，并基于Q值确定推荐策略。本申请能够全面提升教育大模型的个性化能力与实时响应效率。