一种基于大语言模型微调的重力波光谱图像反演温度预测方法

本发明具体涉及一种基于大语言模型微调的重力波光谱图像反演温度预测方法，包括：采集重力波光谱图像数据；对采集的重力波光谱图像进行预处理；对预处理后的重力波光谱图像进行维度压缩；构建基于LLaMA模型的重力波光谱图像反演温度检测模型；将维度压缩后的重力波光谱图像和气象环境文本数据输入基于LLaMA模型的重力波光谱图像反演温度检测模型进行训练；将测试数据输入训练好的基于LLaMA模型的重力波光谱图像反演温度检测模型，生成重力波光谱图像反演温度。本发明方法解决了图像特征的不明显性和噪声干扰的严重性。