面向战略推演的大模型预训练技术

本申请涉及人工智能技术领域，公开了面向战略推演的大模型预训练技术，包括首先执行垂直领域数据工程，通过数据融合、增强及分词优化，构建面向战略推演的训练数据集；然后，采用一种主模型和小模型协同的分层训练架构，应用参数高效微调技术，并在训练中融合由军事知识图谱编码的符号化知识；最后，构建领域知识的持续进化机制，从推演日志中自动抽取并更新战术知识，通过增量式对齐实现知识库的自组织迭代。本发明通过上述方法，能够以较低的计算资源开销，高效地将领域知识注入模型，在提升模型于专业任务中准确性与可解释性的同时，实现了知识的持续自主进化。