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摘要：本申请公开了一种基于大模型的数据分析方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取结构化数据；通过大模型依据目标场景信息确定结构化数据所属的任务类型并按照任务类型将结构化数据划分至不同的数据集，每个数据集对应一个任务类型，其中，不同任务类型对应不同的模型集合，每个模型集合中包含多个不同模型，每个模型包含能力描述信息以及参数设置信息，能力描述信息用于描述模型实现的任务功能，参数设置信息用于设置模型的初始参数和调整模型的参数；通过大模型与任务类型选择对应的模型集合对任务类型对应的数据集进行分析，生成分析结果并展示。本申请解决了由于相关技术中数据分析方法自动化程度低造成的分析效率低的技术问题。
主权项：1.一种基于大模型的数据分析方法，其特征在于，包括：获取结构化数据，其中，每条所述结构化数据中均包含一条目标场景信息，所述目标场景信息用于指示用户期望从所述结构化数据中获取的数据分析结果；通过大模型依据所述目标场景信息确定所述结构化数据所属的任务类型，并按照所述任务类型将所述结构化数据划分至不同的数据集，每个所述数据集对应一个所述任务类型，其中，所述不同任务类型对应不同的模型集合，每个所述模型集合中包含多个不同模型，每个模型至少包含能力描述信息以及参数设置信息，所述能力描述信息用于描述所述模型实现的任务功能，所述参数设置信息用于设置所述模型的初始参数和调整所述模型的参数；通过所述大模型与所述任务类型选择对应的模型集合对所述任务类型对应的所述数据集进行分析，生成分析结果并展示。
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百度查询： 北京大学长沙计算与数字经济研究院 北京大学 基于大模型的数据分析方法、装置及非易失性存储介质
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