一种大-小模型协同优化的社交媒体有害信息识别方法和装置

一种大‑小模型协同优化的社交媒体有害信息识别方法和装置，其方法包括：首先，利用LLM对社交媒体信息进行特征解析并自动匹配最优专业小模型；其次利用自动化部署引擎，通过LLM生成模型部署代码并完成本地化部署；然后构建动态代码生成单元，根据模型ID和部署参数自动生成调用专业小模型识别社交媒体有害信息的代码及微调代码并采用LLM对生成代码进行语法校验、性能评估和安全性检测；进而，设计社交媒体信息流水线，包含数据切片输入、识别结果分类、挑战性样本筛选及微调数据集构建功能；最后，实施模型持续进化策略，通过迭代执行识别‑筛选‑微调流程完成模型版本升级。本发明通过LLM与专业小模型的协同决策机制，实现了有害信息识别流程的端到端自动化，在保障识别质量的前提下，显著降低人工干预成本并提升识别效率，特别适用于多领域异构数据的规模化有害信息识别场景。