本發(fā)明涉及人工智能大模型,尤其涉及一種動(dòng)態(tài)損失與數(shù)據(jù)構(gòu)造協(xié)同的大模型微調(diào)方法及系統(tǒng)。、隨著大語言模型(large?language?models,?llms)在自然語言處理、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,如何在特定下游任務(wù)上實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定且高性能的微調(diào)成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。、當(dāng)前主流微調(diào)方法普遍依賴...