模型微调方法、装置、电子设备及存储介质

本申请实施例提供了一种模型微调方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取已训练的自动驾驶场景下的预训练模型；冻结所述预训练模型的参数，并在所述预训练模型中设置多个低秩矩阵，得到中间预训练模型；获取第一数据集，并使用所述第一数据集对所述中间预训练模型进行训练，得到微调后的目标模型，所述第一数据集包括：自动驾驶场景下的非长尾场景数据和长尾场景数据，所述非长尾场景数据的数量为所述长尾场景数据的N倍，N大于1。本申请实施例可以在不显著增加模型训练成本和时间的条件下，让模型能够快速拟合长尾数据场景，从而解决特定的场景问题。