【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图形化代码开发，尤其涉及图形化代码大模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
1、随着汽车电子化水平的提高和大模型技术的发展，汽车上开始有越来越多的电子控制单元使用基于大模型的系统工程进行代码开发，人们通常将大模型应用于代码开发领域，却很少将大模型应用于图形化代码开发，因此，可以使用图形化代码模型从而更有效地帮助工程师进行系统设计和代码开发。
2、目前，现有做法依赖于人工编写代码和手动调整代码界面，开发人员需要根据系统需求，使用特定的编程工具来构建大模型，并手动编写相应的代码，然而，现有做法不仅耗时，而且过程繁琐且容易出错，导致开发周期延长和资源浪费，需要在大量的重复性工作上花费大量时间，限制了开发效率和代码质量的提升，并且无法适应快速变化的开发需求，缺乏灵活性和可扩展性。因此，如何高效准确进行图形化代码大模型训练以适用图形化代码智能开发成为亟待解决的问题。
3、上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种图形化代码大模型训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品，旨在解决如何高效准确进行图形化代码大模型训练以适用图形化代码智能开发的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提出一种图形化代码大模型训练方法，所述的方法包括：
3、获取语言模型和模型预处理数据；
4、基于所述模型预处理数据补全模型代码数据调整所述语言模型确定图形化
5、应用所述图形化代码模型自动生成图形化代码。
6、在一实施例中，所述获取语言模型和模型预处理数据的步骤包括：
7、获取通用模型集和图形化代码领域数据集；
8、训练所述通用模型集确定模型评分集；
9、基于所述模型评分集选择语言模型；
10、将所述图形化代码领域数据集进行数据预处理确定模型预处理数据，所述数据预处理包括数据清洗、数据标注和数据提升。
11、在一实施例中，所述基于所述模型预处理数据补全模型代码数据调整所述语言模型确定图形化代码模型的步骤包括：
12、获取模型代码数据；
13、基于所述模型预处理数据补全所述模型代码数据确定补全数据；
14、基于所述补全数据通过代码解释器生成解释文本；
15、基于所述解释文本和所述语言模型训练图形化代码模型。
16、在一实施例中，所述基于所述解释文本和所述语言模型训练图形化代码模型的步骤包括：
17、获取语言模型权重；
18、基于所述解释文本微调所述语言模型确定更新权重；
19、将所述更新权重和所述语言模型权重进行融合确定优化权重；
20、基于所述优化权重调整所述语言模型得到图形化代码模型。
21、在一实施例中，所述应用所述图形化代码模型自动生成图形化代码的步骤包括：
22、获取评分项目集；
23、应用所述图形化代码模型测试所述评分项目集验证图形化代码模型性能确定测试评分集；
24、基于所述图形化代码模型和所述测试评分集确定图形化代码优化模型自动生成图形化代码。
25、在一实施例中，所述基于所述图形化代码模型和所述测试评分集确定图形化代码优化模型自动生成图形化代码的步骤包括：
26、获取目标测试评分集；
27、基于所述测试评分集和所述目标测试评分集调整所述图形化代码模型中模型超参数确定图形化代码优化模型；
28、基于所述图形化代码优化模型自动生成图形化代码。
29、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种图形化代码大模型训练装置，所述图形化代码大模型训练装置包括：
30、获取模块，用于获取语言模型和模型预处理数据；
31、处理模块，用于基于所述模型预处理数据调整所述语言模型补全模型代码数据确定图形化代码模型；
32、执行模块，用于应用所述图形化代码模型自动生成图形化代码。
33、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种图形化代码大模型训练设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的图形化代码大模型训练方法的步骤。
34、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的图形化代码大模型训练方法的步骤。
35、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的图形化代码大模型训练方法的步骤。
36、本申请提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：
37、本申请提出的一种图形化代码大模型训练方法，获取语言模型和模型预处理数据；基于所述模型预处理数据补全模型代码数据调整所述语言模型确定图形化代码模型；应用所述图形化代码模型自动生成图形化代码。本申请通过获取语言模型和模型预处理数据，利用模型预处理数据补全模型代码数据并调整语言模型以确定图形化代码模型，从而自动生成图形化代码，大幅减少开发时间和人力资源消耗，减少人为错误，提高代码质量，更好地理解和生成符合领域要求的代码，且降低开发成本，提高项目的投资回报率，适应不断变化的开发需求，并推动了图形化代码开发向智能化、自动化的方向发展，促进技术创新。
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1.一种图形化代码大模型训练方法，其特征在于，所述的方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取语言模型和模型预处理数据的步骤包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述模型预处理数据补全模型代码数据调整所述语言模型确定图形化代码模型的步骤包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述解释文本和所述语言模型训练图形化代码模型的步骤包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应用所述图形化代码模型自动生成图形化代码的步骤包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述图形化代码模型和所述测试评分集确定图形化代码优化模型自动生成图形化代码的步骤包括：
7.一种图形化代码大模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种图形化代码大模型训练设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的图形化代码大模型训练方法的步骤。
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