脑电多模态大模型的处理方法、装置和电子设备

本发明提供了一种脑电多模态大模型的处理方法、装置和电子设备，包括：在脑电多模态大模型训练时输入每个批次的脑电数据和对应的多种模态监督数据，各个批次的脑电数据经过脑电编码器处理得到脑电特征，各个模态的监督数据经过不同的模态编码器处理得到模态特征；对脑电特征和模态特征进行归一化处理；基于模态标签将多个脑电特征和对应的模态特征分组，计算每个组的组内对比损失；将多个组内对比损失进行损失融合得到总损失，基于总损失更新脑电编码器的参数。高效的对比学习保证大模型底座接收到的特征令牌来自同一特征空间，有效保证脑电大模型能后续兼容不同的数据集，不同的脑电任务范式，不同的下游任务和不同的应用场景。