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大语言模型发展研究及其在防洪“四预”平台智能交互的应用探讨
1
作者
郭磊
冯钧
+1 位作者
直伟
周思源
《中国水利》
2025年第5期29-36,共8页
大语言模型(LLMs)是近年来人工智能领域的重大突破,依托Transformer架构与自注意力机制,在超大规模参数下涌现出接近人类的自然语言理解能力,为人类认知、思考、判断和决策提供辅助。当前大语言模型在垂直细分领域的应用已成为热点,特...
大语言模型(LLMs)是近年来人工智能领域的重大突破,依托Transformer架构与自注意力机制,在超大规模参数下涌现出接近人类的自然语言理解能力,为人类认知、思考、判断和决策提供辅助。当前大语言模型在垂直细分领域的应用已成为热点,特别是基于MOE融合架构的DeepSeek开源发布,为行业大模型应用提供了更为便捷的技术路径,进一步推动了相关研究热潮。“四预”是基于数字孪生水利建设的新型水利智能业务应用,具有专业性强、业务链条长、系统架构复杂等特点,功能完备,但在易用性方面仍有优化空间。基于大语言模型的理解和推理能力分析,首次提出了大模型智能交互L0至L3级分类体系,以意图识别和智能调用为切入点,研究其支撑“四预”平台的交互应用场景和实现技术路径,提出了通过优化“预设内容”和叠加具体问题增强大模型输出确定性的方法,并在通用大模型上进行测试,探索大模型智能调用“四预”平台专业模型的路径,为提升防洪“四预”的交互友好性提供了可行方案,同时也为大语言模型在水利智能业务中的深度应用提供参考。
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关键词
大语言
模型
ChatGPT
DeepSeek
防洪“四预”
意图识别
模型
驱动
垂直领域大
模型
专业小模型
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职称材料
题名
大语言模型发展研究及其在防洪“四预”平台智能交互的应用探讨
1
作者
郭磊
冯钧
直伟
周思源
机构
广东省水利水电科学研究院
河口水利技术国家地方联合工程实验室
广东省粤港澳大湾区水安全保障工程技术研究中心
河海大学
出处
《中国水利》
2025年第5期29-36,共8页
基金
广东省水利科技创新项目“广东省大中型水库汛期水位动态控制与洪水资源安全利用关键技术研究”。
文摘
大语言模型(LLMs)是近年来人工智能领域的重大突破,依托Transformer架构与自注意力机制,在超大规模参数下涌现出接近人类的自然语言理解能力,为人类认知、思考、判断和决策提供辅助。当前大语言模型在垂直细分领域的应用已成为热点,特别是基于MOE融合架构的DeepSeek开源发布,为行业大模型应用提供了更为便捷的技术路径,进一步推动了相关研究热潮。“四预”是基于数字孪生水利建设的新型水利智能业务应用,具有专业性强、业务链条长、系统架构复杂等特点,功能完备,但在易用性方面仍有优化空间。基于大语言模型的理解和推理能力分析,首次提出了大模型智能交互L0至L3级分类体系,以意图识别和智能调用为切入点,研究其支撑“四预”平台的交互应用场景和实现技术路径,提出了通过优化“预设内容”和叠加具体问题增强大模型输出确定性的方法,并在通用大模型上进行测试,探索大模型智能调用“四预”平台专业模型的路径,为提升防洪“四预”的交互友好性提供了可行方案,同时也为大语言模型在水利智能业务中的深度应用提供参考。
关键词
大语言
模型
ChatGPT
DeepSeek
防洪“四预”
意图识别
模型
驱动
垂直领域大
模型
专业小模型
Keywords
large language models(LLMs)
ChatGPT
DeepSeek
“four pres”in flood control
intent recognition
model-driven
vertical domain large models
specialized small models
分类号
TV122 [水利工程—水文学及水资源]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大语言模型发展研究及其在防洪“四预”平台智能交互的应用探讨
郭磊
冯钧
直伟
周思源
《中国水利》
2025
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