摘要
本发明提供一种多模态大模型构建方法、系统、制冷设备、存储介质，首先通过利用多模态数据，并针对不同类型数据进行了针对性处理，为大模型训练准备了丰富而高质量的语料库。之后根据不同的学习需求生成相应的训练语料，对已生成的训练语料进行特征提取与分析，随后将这些特征与现有的特征库进行对比，以判断和更新特征库内容。此外，采用基于词级的语义压缩大模型优化提示生成过程，并将处理后的数据编码输入到大模型中进行预训练，通过这种整合特征提取、提示生成和大模型训练的协同工作流程，能够显著提高模型的训练效率和预测精度。不仅优化了模型的计算资源利用率，还增强了模型对新情况的适应能力和泛化能力。
