本发明属于自然语言处理的技术领域，具体涉及基于大语言模型的自适应指令归纳方法、系统、设备及存储介质。所述方法包括：基于给定任务下的标记数据集，选择用于指令归纳的示例数据并分析其数据特征，引导大语言模型归纳出自然语言形式的原始指令；基于语言学知识更正原始指令，使用标记数据集对原始指令及更正指令进行多轮评估，得到最优指令集；基于最优指令集在标记数据集上的评估结果构建标记数据与指令集适配矩阵，利用标记数据与指令集适配矩阵获取在与新样本语义最相似的若干标记实例上的有效指令以构建指令子集，利用该子集获取新样本的最终推理结果。本发明解决了现有指令归纳技术中存在的难以跨任务转移、严重依赖外部知识等技术问题。