一种专注于石油焦行业人工智能垂直大模型训练方法

本发明涉及大模型技术领域，具体地说，涉及一种专注于石油焦行业人工智能垂直大模型训练方法。其包括如下方法：S1、获取关于石油焦行业领域的数据集，将数据集交给通用模型进行训练，得到垂直大模型；S2、设置审核池和核验池，其中，审核池用于接收垂直大模型输出的错误问答数据，核验池用于接收垂直大模型输出的与预测性维护相关的正确问答数据。用户在将垂直大模型预测的设备寿命数据标记为正确时，通过识别垂直大模型与用户交互信息，分析交互信息以及垂直大模型对交互内容的认可，从而识别疑似错误的问答数据，通过及时将疑似错误的问答数据转入审核池，使疑似错误的问答数据及时得到纠错，从而提高模型的进化效率。