工业设备故障诊断大语言模型多专家LoRA微调方法

本发明公开了工业设备故障诊断大语言模型多专家LoRA微调方法，包括以下步骤：S1、数据收集与预处理：收集工业设备故障诊断相关的数据，对数据集进行清洗和标注，并划分为训练集、验证集和测试集；S2、选择基础大语言模型；S3、构建多专家LoRA模块，针对不同的工业设备领域分别构建专家LoRA模块，并设计独立的动态路由微调策略；S4、多专家LoRA微调，将训练集输入到基础大语言模型中，激活所有专家LoRA模块，对基础大语言模型的部分参数进行更新；S5、模型融合与评估，将所有专家LoRA模块的参数与基础大语言模型的参数进行融合，该工业设备故障诊断大语言模型多专家LoRA微调方法克服现有技术中存在的计算量大、过拟合以及难以充分利用多领域专家知识的问题。