摘要
本发明公开了一种大模型数据智能管理方法及系统,本发明涉及人工智能数据管理技术领域,方法包括数据收集、对抗数据检测、对抗样本修复、数据价值评估及动态增强管理五个步骤。通过引入对抗扰动感知的双模态检测机制,实现对结构化数值数据与非结构化文本数据的联合识别;通过结合扰动反推与语义重构的修复策略,提高对抗样本的修复安全性与语义一致性;再结合基于特征贡献度与信息熵的量化评估方法,实现数据价值的动态量化与筛选;本发明可有效提升大模型训练数据的质量控制能力与资源利用效率,具有较强的实用性与创新性。
技术关键词
数据智能管理方法
样本
文本
森林模型
数值
数据管理
数据智能管理系统
价值分析方法
动态
数据检测方法
语义
数据收集模块
客户评分系统
归一化方法
价值综合评估
关键词
量化评估方法
修复方法