1.一種基于語言大模型的多模態交互棋類教學方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種基于語言大模型的多模態交互棋類教學方法，其特征在于，所述大語言模型采用模態大語言模型gpt-4o，通過圍棋棋局數據庫進行預訓練和微調得到；所述預訓練采用遮蔽語言模型和下一句預測任務；所述微調是在預訓練的基礎上，針對應用任務對大語言模型進行微調。
3.如權利要求2所述的一種基于語言大模型的多模態交互棋類教學方法，其特征在于，所述應用任務為：根據棋局和學棋者棋藝水平，生成棋局描述；根據每一步棋的落子位置、落子后的棋局、學棋者情緒狀態和勝出方，生成學棋者風格和棋藝水平；或者，基于棋局、教學難度和學棋者風格，分析得到下一步走法和走法理由。
4.如權利要求1所述的一種基于語言大模型的多模態交互棋類教學方法，其特征在于，若學棋者棋藝水平為初學者，則交互模式為棋盤打光交互和語音交互；
5.如權利要求1所述的一種基于語言大模型的多模態交互棋類教學方法，其特征在于，所述教學難度的調整方法為：
6.如權利要求1所述的一種基于語言大模型的多模態交互棋類教學方法，其特征在于，所述圍棋棋局的識別步驟包括：對棋局圖像進行灰度化、自適應濾波、對比度增強、透視變換與插值后，采用卷積神經網絡模型，識別棋局圖像中的棋子坐標和棋子類型，得到圍棋棋局。
7.一種基于語言大模型的多模態交互棋類教學系統，其特征在于，包括：
8.如權利要求7所述的一種基于語言大模型的多模態交互棋類教學系統，其特征在于，所述大語言模型采用多模態大語言模型gpt-4o，通過圍棋棋局數據庫進行預訓練和微調得到；所述預訓練采用遮蔽語言模型和下一句預測任務；所述微調是在預訓練的基礎上，針對應用任務對大語言模型進行微調。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-6中任一項所述的一種基于語言大模型的多模態交互棋類教學方法中的步驟。
10.一種計算機設備，包括計算機可讀存儲介質、處理器及存儲在計算機可讀存儲介質上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-6中任一項所述的一種基于語言大模型的多模態交互棋類教學方法中的步驟。