一种基于指令调优的大规模语言模型优化代码生成方法

本发明涉及一种基于指令调优的大规模语言模型优化代码生成方法，首先构建多种优化问题的指令集，涵盖不同类型的优化任务；通过对比学习，优化问题实例的不同表述在潜在空间中得到有效对齐，增强模型对问题语义的理解能力；随后，结合两阶段训练策略，对大规模语言模型进行微调：首先进行对比学习预热，然后通过指令调优训练使得模型能够根据输入的优化问题描述自动生成对应的优化求解代码。该方法能够显著提高优化代码生成的效率和准确性，具有广泛的应用前景，尤其在求解复杂优化问题时表现出优异的性能。