摘要
本发明公开了一种基于电力缺陷多模态模型的微调方法、设备和介质,通过获取基于专家评分的微调数据集,微调数据集的类型分布动态构建训练集,构建教师‑学生模型,采用训练集对教师‑学生模型进行训练,采用KL散度对训练后的教师‑学生模型进行模型拟合,得到拟合模型,根据微调数据集和拟合模型,基于InstructBLIP基础架构建立多模态微调模型,对多模态微调模型进行训练和优化,得到优化后的多模态微调模型进行缺陷微调。通过动态构建具有专家知识的训练集,解决了新增数据集存在的数据分布不均衡问题,从而高效率的使用新增的数据集,保证微调后的多模态模型具有高泛化能力和高稳定性。