一种基于深度学习的大模型性能优化方法

本发明涉及一种基于深度学习的大模型性能优化方法，包括以下步骤：S1:根据任务类型选择深度学习模型，对大模型在特定任务上的性能进行详尽分析，获取任务关键特性；S2:基于梯度下降算法，根据基于任务关键特性实现评价指标权重的动态调整，确保系统能够迅速适应任务变化，并引入任务复杂度、数据分布因素，将任务特性映射到权重调整策略中，确保权重的调整能够准确地反映任务的实际重要性；S3:根据用户界面收集开发者对性能评价的反馈，包括评估结果的满意度和系统性能的期望，以实现动态反馈学习。本发明能全面提升模型的性能，显著降低部署与维护成本，满足多变任务场景和用户期望需求。