一种基于指令集训练方式的大模型微调方法及系统与流程

本发明涉及机器学习，尤其涉及一种基于指令集训练方式的大模型微调方法及系统。

背景技术：

1、机器学习技术领域利用统计学、算法和计算技术，从数据中提取模式和知识，进行自动化决策和预测，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统，监督学习中模型通过带有标签的训练数据学习预测未知数据的输出，无监督学习处理未标记的数据，分析数据中的结构，强化学习通过奖励机制让模型在环境中寻求最优策略，机器学习通过构建和训练模型，使计算机系统能够识别复杂的数据结构，并基于数据结构进行推断和判断，通过特征工程、模型选择、算法优化和模型评估提高模型的预测精度和泛化能力。

2、其中，基于指令集训练方式的大模型微调方法，利用预定义指令集对批量预训练模型进行二次训练和优化，通过预先设计确定的训练指令，引导模型在微调过程中按照目标任务需求进行训练，并利用调整模型的损失函数和优化策略来实施目标指令，通过设计目标指令集确定模型在目标任务上的训练目标和预期行为，提升模型在自然语言处理和图像识别领域的精确度和效率，帮助模型在处理高度复杂和定制化需求时展现更好的适应性和性能，有效支持专业问题解决和进行复杂决策。

3、传统大模型微调技术缺乏对模型行为和参数调整的细致监控和及时优化，导致模型在面对数据变化和新任务时无法迅速适应，影响模型的应用范围和效率，缺乏有效的状态监控和参数行为预测机制，导致模型在长期运行过程中出现性能下降，影响模型输出的质量和引发错误决策，无法有效识别和调整非线性行为导致模型在复杂数据环境下的应用效果不佳，限制技术的适用性和可靠性。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于指令集训练方式的大模型微调方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案，一种基于指令集训练方式的大模型微调方法，包括以下步骤：

3、s1：基于指令集行为规范，收集并分析指令集训练方法中的指令和操作码，定义多个指令的行为和约束条件并消除歧义，生成指令逻辑规范信息；

4、s2：基于所述指令逻辑规范信息，构建状态转换模型模拟指令逻辑的执行过程，并使用模型检验工具验证模型，优化逻辑一致性，生成行为逻辑检验结果；

5、s3：基于所述行为逻辑检验结果，识别关键性能指标的异常变化，包括精确度下降和损失函数上升，记录异常事件发生的时间和参数状态并回退模型，生成稳定状态恢复日志；

6、s4：基于所述稳定状态恢复日志，调整模型参数优化学习率和正则化强度，监控调整效果预测大模型的长期稳定性和性能，生成动态性能调整日志；

7、s5：基于所述动态性能调整日志，通过时间序列分析优化微调参数，预测微调过程中参数调整的周期性和非线性行为，生成参数行为预测结果；

8、s6：基于所述参数行为预测结果，通过机器学习调整大模型参数，匹配差异化的操作条件并优化大模型性能，生成控制参数优化配置。

9、作为本发明的进一步方案，所述指令逻辑规范信息包括指令行为定义、操作码说明信息、约束条件数据，所述行为逻辑检验结果包括状态转换路径信息、逻辑一致性信息、检验工具输出结果，所述稳定状态恢复日志包括异常事件时间信息、参数状态记录日志、回退步骤记录信息，所述动态性能调整日志包括学习率调整记录、正则化强度调整记录、性能监控结果，所述参数行为预测结果包括周期性分析结果、非线性行为预测结果、参数优化记录，所述控制参数优化配置包括优化后的学习率信息、正则化强度信息、模型性能提升数据。

10、作为本发明的进一步方案，基于指令集行为规范，收集并分析指令集训练方法中的指令和操作码，定义多个指令的行为和约束条件并消除歧义，生成指令逻辑规范信息的步骤具体为：

11、s101：基于指令集行为规范，收集指令集训练方法中的指令和操作码，分析多个指令和操作码的功能与用途，生成指令功能分析信息；

12、s102：基于所述指令功能分析信息，分析指令间的相互作用和冲突风险，识别多个指令的行为和约束条件，生成冲突指令分析记录；

13、s103：基于所述冲突指令分析记录，创建指令行为和约束规范，包括为目标指令定义多种场景下的预期行为和操作限制，生成指令逻辑规范信息。

14、作为本发明的进一步方案，基于所述指令逻辑规范信息，构建状态转换模型模拟指令逻辑的执行过程，并使用模型检验工具验证模型，优化逻辑一致性，生成行为逻辑检验结果的步骤具体为：

15、s201：基于所述指令逻辑规范信息，构建多个指令逻辑的执行流程图，包括指令间转换的条件和行为，生成状态转换流程信息；

16、s202：应用所述状态转换流程信息，模拟多个指令执行时的状态变化，分析并记录状态变化与预定义逻辑的一致性和匹配度，生成状态逻辑分析记录；

17、s203：基于所述状态逻辑分析记录，调整状态转换流程中的参数设置和连接逻辑，评估并记录状态转换的精确性和逻辑一致性，生成行为逻辑检验结果。

18、作为本发明的进一步方案，基于所述行为逻辑检验结果，识别关键性能指标的异常变化，包括精确度下降和损失函数上升，记录异常事件发生的时间和参数状态并回退模型，生成稳定状态恢复日志的步骤具体为：

19、s301：基于所述行为逻辑检验结果，监控大模型关键性能指标，包括识别精确度下降和损失函数上升的关键点，记录关键点的时间信息和模型参数状态，生成模型异常性能记录；

20、s302：基于所述模型异常性能记录，分析引起性能变化的参数变动，执行模型状态的回退操作，恢复模型参数到上个稳定点，记录回退过程中参数和状态的变化，生成模型回退记录信息；

21、s303：基于所述模型回退记录信息，分析模型回退后的稳定性，连续监控模型性能验证回退效果，生成稳定状态恢复日志。

22、作为本发明的进一步方案，基于所述稳定状态恢复日志，调整模型参数优化学习率和正则化强度，监控调整效果预测大模型的长期稳定性和性能，生成动态性能调整日志的步骤具体为：

23、s401：基于所述稳定状态恢复日志，分析模型性能数据，调整模型中的学习率和正则化强度参数，记录调整的参数设置和修改时间点，生成参数调整记录信息；

24、s402：基于所述参数调整记录信息，实时监控模型的精确度和损失函数指标，记录性能的变化趋势和关键数据点，生成性能状态监控记录；

25、s403：分析所述性能状态监控记录，预测模型的长期稳定性和性能趋势，分析优化后的参数配置并评估对长期性能的影响，生成动态性能调整日志。

26、作为本发明的进一步方案，基于所述动态性能调整日志，通过时间序列分析优化微调参数，预测微调过程中参数调整的周期性和非线性行为，生成参数行为预测结果的步骤具体为：

27、s501：基于所述动态性能调整日志，分析模型参数变化数据，识别影响模型周期性和非线性行为的模型参数，记录目标参数的变化情况，生成周期性行为分析记录；

28、s502：基于所述周期性行为分析记录，评估参数变化对模型性能的影响，识别影响性能的关键参数变动，生成参数影响分析记录；

29、s503：基于所述参数影响分析记录，评估参数变动对模型性能的影响，并匹配参数调整策略，包括预测调整措施和执行步骤，优化模型对多种数据和条件的适应性，生成参数行为预测结果。

30、作为本发明的进一步方案，基于所述参数行为预测结果，通过机器学习调整大模型参数，匹配差异化的操作条件并优化大模型性能，生成控制参数优化配置的步骤具体为：

31、s601：根据所述参数行为预测结果，识别需要调整的关键模型参数，调整目标参数匹配多种操作环境，并记录调整的参数值和调整时间，生成参数调整分析数据；

32、s602：基于所述参数调整分析数据，实时监测调整后的模型性能，采用滑动窗口算法，分析并记录性能的实时数据和变化趋势，生成性能实时监控记录；

33、s603：基于所述性能实时监控记录，分析调整后的参数对模型性能的影响，包括精确度和损失函数，评估模型长期运行的稳定性，生成控制参数优化配置。

34、作为本发明的进一步方案，所述滑动窗口算法，按照公式：

35、

36、计算多个时间点的模型性能值，其中，为在时间点的平滑性能值，为趋势调整系数，为在时间窗口内的第个时间点的实际性能值，为滑动窗口的大小，为异常值调整系数，为在时间窗口内性能值的最大值，为数据稳定性指标，为在时间窗口内性能值的最小值，为季节性调整值，为目标时间点，为用于遍历和引用在滑动窗口内的时间序列中目标数据点的索引。

37、一种基于指令集训练方式的大模型微调系统，所述基于指令集训练方式的大模型微调系统用于执行上述基于指令集训练方式的大模型微调方法，所述系统包括：

38、指令集分析模块基于指令集行为规范，对指令集中多个指令的功能和用途进行分析，定义行为和约束条件并消除执行中的歧义，生成指令条件约束规范；

39、状态模型构建模块利用所述指令条件约束规范，构建状态转换模型模拟多个指令的执行流程，对状态模型进行检验和逻辑一致性优化，生成流程状态验证信息；

40、模型性能监控模块根据所述流程状态验证信息，监控关键性能指标，包括精确度和损失函数，识别并记录性能下降和数据异常，执行模型回退操作，生成异常性能恢复记录；

41、参数配置分析模块基于所述异常性能恢复记录，使用时间序列分析法优化微调参数，预测参数调整的周期性和非线性行为，生成模型参数调整策略；

42、模型优化配置模块基于所述模型参数调整策略，调整模型参数匹配差异化的操作条件，优化模型性能并评估模型长期运行的稳定性，生成控制参数优化配置。

43、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

44、本发明中，通过定义多个指令的行为和约束条件并消除歧义，提高模型训练过程中的指令清晰度和执行一致性，减少因模糊指令导致的错误学习和性能波动，构建状态转换模型和使用模型检验工具，优化逻辑一致性，通过实时监测和识别性能关键指标的异常变化，使模型快速定位并回退到稳定状态，减少了长时间的错误训练和资源浪费，调整模型参数优化学习率和正则化强度，提高多变的操作环境中模型的长期稳定性和性能，增强模型的适应性和实用性，通过时间序列分析优化微调参数，增强了模型对未来数据变化的预测能力和响应速度。