基于大语言模型的烟草营销数据挖掘方法、设备及介质

本发明公开了一种基于大语言模型的烟草营销数据挖掘方法、设备及介质。方法包括以下步骤：收集烟草营销数据；基于烟草营销数据训练得到基础大语言模型；对烟草营销数据进行特定标注，对基础大语言模型进行多任务联合训练，得到多任务分析模型；对多任务分析模型进行强化学习优化，得到强化策略模型；对强化策略模型进行模型压缩，作为营销数据挖掘模型部署使用。本发明融合多源异构的烟草营销数据，利用预训练大语言模型的强大能力，在多任务联合学习框架下深度挖掘数据价值，并通过强化学习实现策略优化和自适应模型更新，以提升营销决策的智能化水平和实际应用价值。