基于自适应优化的领域特化大模型微调与部署方法及系统

本发明公开了基于自适应优化的领域特化大模型微调与部署方法及系统，属于人工智能及机器学习技术领域，本发明要解决的技术问题为如何提升大模型在小规模领域数据上的快速适配能力，满足法律、医疗、金融等特定领域对专业术语和复杂语境的要求，采用的技术方案为：数据处理与样本生成：对领域数据进行清洗、特征提取和小样本扩张，并通过领域特征引导机制生成高质量训练样本；少样本微调与迁移：通过少样本学习技术和动态Prompt优化实现大模型的快速领域适配，并结合跨领域迁移学习减少对大规模标注数据的依赖；模型压缩与优化；自动化部署与协同推理；监控与自适应优化。