大模型训练方法、设备、存储介质及程序产品

本申请提供一种大模型训练方法、设备、存储介质及程序产品。涉及人工智能领域。包括：接收中心服务器发送的初始化大模型；根据获取到的本地训练数据，对初始化大模型进行微调训练，以得到微调后大模型和微调参数；将微调参数发送至中心服务器进行聚合处理，生成聚合参数；根据聚合参数，更新微调后大模型，并采用本地训练数据，进行微调训练，以得到更新后的本地聚合大模型和微调参数；通过不断上述迭代微调过程，直至更新后的本地聚合大模型满足微调迭代要求；将更新后的微调参数发送至中心服务器，以使中心服务器根据更新后的微调参数确定目标大模型。以提升大模型微调过程中的数据安全性。