用于大语言模型的适配验证方法、系统及介质

本发明提供一种用于大语言模型的适配验证方法、系统及介质，所述方法包括：对语料指令信息进行标准化处理之后生成标准指令信息；对标准指令信息进行语义分割并提取关键要素，根据关键要素生成对应的片段要素标签序列；根据预训练的BERT模型对片段要素标签序列进行意图分类，以输出潜在意图模型和对应的概率分布序列；获取潜在意图模型的模型分数，根据模型分数和概率分布序列计算出每一个潜在意图模型的融合分数，选择融合分数最高时对应的潜在意图模型作为参照模型；计算模型库中每一个标准模型与参考模型的目标相似度，选择相似度最高对应的标准模型作为目标模型；本发明能够根据用户输入适配选择合适的大语言模型，提高了用户使用体验。