医学去偏见大语言模型训练方法、装置、电子设备和介质

本公开的实施例公开了医学去偏见大语言模型训练方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：对服务器集群进行资源检测，以及筛选满足资源选取条件的服务器；将多模态医学反馈数据集输入至医学去偏见大语言模型，得到医学诊断信息集；构建医学输入特征决策树；生成反事实医学诊断场景数据集；对医学诊断信息集进行约束修正，得到修正后医学诊断信息集；对医学去偏见大语言模型进行模型后验去偏见训练，得到训练完成的医学去偏见大语言模型；将训练完成的医学去偏见大语言模型进行压缩发送至满足资源选取条件的服务器并迁移部署。该实施方式可以提高模型去偏见的公正性与稳定性，提高服务器资源的负载均衡和模型的性能。