本发明公开了一种自然语言推理微调方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：获取前提文本与假设文本，对前提文本与假设文本进行分词，获得文本的离散编码；将离散编码输入预训练模型中进行句向量建模，获得隐藏向量；将隐藏向量拆分为前提隐藏向量和假设隐藏向量；将前提隐藏向量的句首向量输入到推理模块进行推理任务，并获取第一损失；将前提隐藏向量输入到文本生成模块进行生成任务，并获取第二损失；将第一损失和第二损失进行相加，根据相加获得的损失优化预训练模型、推理模块以及文本生成模块。本发明能够充分学习句子间的语义相关性，在原本的推理任务中取得更好的效果。本发明可广泛应用于自然语言推理技术领域。