矿山行业大模型建设路径探索与应用展望-王海军-2024

王海军：矿山行业大模型建设路径探索与应用展望2024年第11期准确，该思想也成为了当今大语言模型的早期萌芽。过最大化对数似然估计，根据所有先前的词来预测随着深度学习的快速发展，语言建模在2015年下一个词。②基于编码器的语言模型在预测时根据左右出现重大突破，使用深度学习技术从大量文本序列中的所有其他词来预测一个被“掩蔽”的词。在数据中学习语言的模式和结构，能够模拟单词的上训练模型时，会随机选择词进行掩蔽，使用特殊的标下文并生成比以前的模型更自然的文本。其中，具记(MASK)或用随机标记替代。这迫使模型在预测有代表性的是循环神经网络语言模型(Recurrent时收集双向信息，训练目标是恢复掩蔽位置的原始Neural Network Language Model,RNNLM)119-221词。③编码器一解码器模型是一种更灵活的“文本经语言模型(Neural Language Models,NLMs)P24和输人、文本输出”模型，编码器根据输入序列生成上谷歌神经机器翻译系统(Google Neural Machine下文向量，解码器使用这个向量生成一个Tokn序Translation,.GNMT)s),通过将文本映射至低维向量列。由于其序列到序列(Sequence to Sequence,空间以解决数据稀疏问题，并基于其前词的嵌入向seq2seq)的性质，编码器一解码器语言模型很容易微量完成对下一个单词预测，为大模型夯实了处理复调以执行sCq2sq任务，如机器翻译、风格转换和文杂文本的关键能力。本摘要。2017年，Transformer模型的引入使挖掘长上下根据数据模态的差异，大模型可分为语言大模文间依赖关系成为现实，并允许在多个图形处理单型、视觉大模型和时序大模型(Temporal Large Mod-元(Graphic Processing Unit,GPU)上并行训练，从工els,TLMs)Bc3。语言大模型用于处理文本数据并程实现角度为大模型补足了最后一块技术拼图P。理解自然语言。它在大规模语料库上进行训练，以2018年，OpenAI发布基于Transformer架构的GPT-学习语言的语法、语义和语境规则，以实现知识问答、1(Generative Pre-trained Transformers 1.0)1.17语言翻译、法律咨询、信息检索等功能。视觉大亿个参数，使用无监督的预训练和有监督的微调方模型用于处理和分析图像数据。通过在大规模图像式训练，可以生成与上下文相关的句子，标志着NLP数据上训练学习执行图像分类、目标检测、图像分割、的一个重大进步。2024年，OpenAI先后发布了最新姿态估计和人脸识别等任务的能力网。时序大模型的旗舰模型GPT-4o(Generative Pre-.trained Trans-.能够处理和理解时间序列数据的人工智能模型，常former4.0Omni)以及新一代ol模型，其中GPT-4o见于金融市场、气象预测、医疗监测等领域，它可以不仅可以用于自然语言处理，还可以作为通用任务捕捉数据随时间变化的规律，从而进行预测、分类和求解器，即具备多模态能力，可以处理图像、语音等异常检测等任务。不同类型数据，为用户带来更加流畅、自然的交互体当前，随着深度学习技术持续发展能够处理多验：全新的σ1模型则采用强化学习技术进行训练使种类型的数据的多模态大模型(Multimodal Large得其能够运用类似人类“思维链”的推理方式，在解Language Models,,MLLMs)-I已成为人工智能领决科学、编程和数学等复杂推理技术问题方面展现域的重要技术趋势。结合NLP和CV(Computer vis-出非凡的能力P7。Google的BERT(Bidirectionalo,CV)的能力，可以对多模态信息（如文本、图像、Encoder Representations from Transformers)PaLM视频、音频等)进行综合理解和分析，能够在更多元Pathways Language Model),Meta LLaMA(Large化的信息环境中执行任务，从而更全面地处理复杂Language Model Meta AI)模型，也均在大模型的通用数据59。性、灵活性、可扩展性等方面展开了进一步探索P。根据应用领域的不同，大模型则可以分为通用同期，国内大模型技术也蓬勃发展，百度的文心一言大模型和行业大模型。通用大模型通过使用海量大模型，旨在提供高效的中文语言处理和生成，阿里的开放数据训练巨量参数的深度学习算法，在多个云发布的通义大模型侧重于电商和服务领域的应用，领域、场景和任务上都能应用。通用大模型具备强华为发布的鹏城大模型主要应用于云计算和智能终大的泛化能力，可以在无需或仅需少量微调的情况端等，呈现百模大战新局面9。下完成多种场景任务，相当于人工智能(Artificial In12大模型的分类telligence,.AI)完成了“通识教育”。行业大模型针根据大模型的基础架构，可以进一步分为基于对特定行业或领域进行优化。它们通常使用行业相解码器的语言模型、基于编码器的语言模型和编码关的数据进行预训练或微调，以提高在该领域的性器一解码器语言模型。①基于解码器的语言模型通能和准确度，相当于A成为“行业专家”2。47