一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法和系统

本发明适用于大模型任务优化调整技术领域，提供了一种基于LoRA的大模型任务优化调整方法和系统。本发明通过进行应用任务监测，确定多个下游任务，匹配多个对应的LoRA模块，并初始化多个LoRA模块的矩阵参数；对多个LoRA模块进行参数训练，记录参数数据；使用句子嵌入模型，确定多个LoRA模块的嵌入表示；计算多个LoRA模块与多个下游任务之间的贡献权重，根据多个贡献权重，计算优化调整输出。能够针对多任务，实现更加灵活、适应性强的微调，动态平衡任务之间的资源分配与性能需求，能够有效应对多任务环境中的复杂性和异质性，且能够满足多任务系统的个性化要求，提升模型推理效率和整体表现。