基于扩散模型的大模型数据处理方法、装置、设备及介质

本发明涉及人工智能及金融技术领域，公开了一种基于扩散模型的大模型数据处理方法、装置、设备及介质，通过利用扩散模型对原始训练数据集进行数据增强，得到增强数据集；将增强数据集输入至融合扩散模型的预设大模型中进行数据优化，得到优化数据集；并将优化数据集输入至特征提取层进行特征提取，得到中间特征集；将中间特征集输入至任务层中进行处理，得到初始推理结果；并利用扩散模型对初始推理结果进行优化，得到目标任务结果；将目标任务结果输入至决策层中，生成决策结果，从而通过结合扩散模型，提升了大模型在数据生成、特征提取和复杂任务处理方面的能力，进而增强了数据多样性，同时提高了大模型数据处理的效率和准确性。