一种基于大模型识别个人行为的训练方法

本发明公开了一种基于大模型识别个人行为的训练方法，具体包括：收集个人行为数据形成来源数据并进行清理和预处理形成结构化数据；利用所述结构化数据按照时间线生成多维度数据矩阵，利用softmax回归算法对所述多维度数据矩阵进行数据分类，生成分类后数据；利用标签工程对所述分类后数据中不同类型的数据增加第一风险标识，生成增加风险标识的数据；将所述增加风险标识的数据输入通用大模型得到情感分析第一提示词；将所述情感分析第一提示词结合所述个人行为数据作为输入数据输入到通用大模型，生成行为评估和预测数据；利用所述行为评估和预测数据对所述通用大模型进行参数调整，并利用代价函数对通用大模型进行模型优化。