一种基于大模型知识蒸馏的多协议智能转换方法

本发明涉及一种基于大模型知识蒸馏的多协议智能转换方法，该方法基于云‑边协同的多协议转换架构实现，其中，云端层执行以下步骤：获取多渠道工业协议相关数据资源生成多源异构协议数据集，从而生成结构化特征向量；基于结构化特征向量构建提示输入，对预训练通用大模型进行初步训练后，基于分层生成架构对其进行调整，得到L2级多协议转换大模型并进行训练；边缘层执行以下步骤：以训练完成的L2级多协议转换大模型作为教师模型，采用融合行为蒸馏与表征蒸馏的联合策略训练学生模型，利用学生模型输出协议转换结果，并在运行期间结合实时性能反馈优化模型表现。与现有技术相比，本发明能够实现跨制式、跨场景的实时自适应协议转换与优化。