随着全球气候变化日益严重,企业碳排放分析成为国际关注的焦点,针对通用大语言模型(large language model,LLM)知识更新滞后,增强生成架构在处理复杂问题时缺乏专业性与准确性,以及大模型生成结果中幻觉率高的问题,通过构建专有知识库,...随着全球气候变化日益严重,企业碳排放分析成为国际关注的焦点,针对通用大语言模型(large language model,LLM)知识更新滞后,增强生成架构在处理复杂问题时缺乏专业性与准确性,以及大模型生成结果中幻觉率高的问题,通过构建专有知识库,开发了基于大语言模型的企业碳排放分析与知识问答系统。提出了一种多样化索引模块构建方法,构建高质量的知识与法规检索数据集。针对碳排放报告(政策)领域的知识问答任务,提出了自提示检索增强生成架构,集成意图识别、改进的结构化思维链、混合检索技术、高质量提示工程和Text2SQL系统,支持多维度分析企业可持续性报告,为企业碳排放报告(政策)提供了一种高效、精准的知识问答解决方案。通过多层分块机制、文档索引和幻觉识别功能,确保结果的准确性与可验证性,降低了LLM技术在系统中的幻觉率。通过对比实验,所提算法在各模块的协同下在检索增强生成实验中各指标表现优异,对于企业碳排放报告的关键信息抽取和报告评价,尤其是长文本处理具有明显的优势。展开更多
生成式人工智能(AIGC)的快速崛起,掀起“人工智能+”赋能各行各业的浪潮,对会计领域的研究提供了新思路。由于财会行业要求高精确性与可解释性,而大语言模型存在着模型幻觉与决策黑箱,使得大模型应用于财会领域仍存在较大阻碍,构建财会...生成式人工智能(AIGC)的快速崛起,掀起“人工智能+”赋能各行各业的浪潮,对会计领域的研究提供了新思路。由于财会行业要求高精确性与可解释性,而大语言模型存在着模型幻觉与决策黑箱,使得大模型应用于财会领域仍存在较大阻碍,构建财会知识图谱成为弥补大语言模型不足的有力工具。基于此,文章调用GPT-4o mini API,利用提示词工程(Prompt)与智能体(Agent)思路方法进行自动化知识抽取,构建中国会计准则知识图谱,从模式层提取财会实体与实体间复杂的勾稽关系,为大模型优化微调提供数据层支持。图谱构建结果表明,GPT-4o mini能够成功从大量财务数据中提取丰富的知识五元组,并基于此构建财会知识图谱。最终,通过Neo4j技术实现知识图谱的可视化和查询功能。本研究证明大语言模型构建财会知识图谱具备可行性,能够显著提高知识图谱构建效率,为知识图谱的优化构建提供新思路,也为未来知识图谱融入大模型、优化模型性能提供基底数据支撑。展开更多
深度学习是人工智能领域的热门研究方向之一,它通过构建多层人工神经网络模仿人脑对数据的处理机制。大型语言模型(large language model,LLM)基于深度学习的架构,在无需编程指令的情况下,能通过分析大量数据以获得理解和生成人类语言...深度学习是人工智能领域的热门研究方向之一,它通过构建多层人工神经网络模仿人脑对数据的处理机制。大型语言模型(large language model,LLM)基于深度学习的架构,在无需编程指令的情况下,能通过分析大量数据以获得理解和生成人类语言的能力,被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智慧医疗、智慧交通等诸多领域。文章总结了LLM在医疗领域的应用,涵盖了LLM针对医疗任务的基本训练流程、特殊策略以及在具体医疗场景中的应用。同时,进一步讨论了LLM在应用中面临的挑战,包括决策过程缺乏透明度、输出准确性以及隐私、伦理问题等,随后列举了相应的改进策略。最后,文章展望了LLM在医疗领域的未来发展趋势,及其对人类健康事业发展的潜在影响。展开更多
文摘随着全球气候变化日益严重,企业碳排放分析成为国际关注的焦点,针对通用大语言模型(large language model,LLM)知识更新滞后,增强生成架构在处理复杂问题时缺乏专业性与准确性,以及大模型生成结果中幻觉率高的问题,通过构建专有知识库,开发了基于大语言模型的企业碳排放分析与知识问答系统。提出了一种多样化索引模块构建方法,构建高质量的知识与法规检索数据集。针对碳排放报告(政策)领域的知识问答任务,提出了自提示检索增强生成架构,集成意图识别、改进的结构化思维链、混合检索技术、高质量提示工程和Text2SQL系统,支持多维度分析企业可持续性报告,为企业碳排放报告(政策)提供了一种高效、精准的知识问答解决方案。通过多层分块机制、文档索引和幻觉识别功能,确保结果的准确性与可验证性,降低了LLM技术在系统中的幻觉率。通过对比实验,所提算法在各模块的协同下在检索增强生成实验中各指标表现优异,对于企业碳排放报告的关键信息抽取和报告评价,尤其是长文本处理具有明显的优势。
文摘生成式人工智能(AIGC)的快速崛起,掀起“人工智能+”赋能各行各业的浪潮,对会计领域的研究提供了新思路。由于财会行业要求高精确性与可解释性,而大语言模型存在着模型幻觉与决策黑箱,使得大模型应用于财会领域仍存在较大阻碍,构建财会知识图谱成为弥补大语言模型不足的有力工具。基于此,文章调用GPT-4o mini API,利用提示词工程(Prompt)与智能体(Agent)思路方法进行自动化知识抽取,构建中国会计准则知识图谱,从模式层提取财会实体与实体间复杂的勾稽关系,为大模型优化微调提供数据层支持。图谱构建结果表明,GPT-4o mini能够成功从大量财务数据中提取丰富的知识五元组,并基于此构建财会知识图谱。最终,通过Neo4j技术实现知识图谱的可视化和查询功能。本研究证明大语言模型构建财会知识图谱具备可行性,能够显著提高知识图谱构建效率,为知识图谱的优化构建提供新思路,也为未来知识图谱融入大模型、优化模型性能提供基底数据支撑。
文摘深度学习是人工智能领域的热门研究方向之一,它通过构建多层人工神经网络模仿人脑对数据的处理机制。大型语言模型(large language model,LLM)基于深度学习的架构,在无需编程指令的情况下,能通过分析大量数据以获得理解和生成人类语言的能力,被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智慧医疗、智慧交通等诸多领域。文章总结了LLM在医疗领域的应用,涵盖了LLM针对医疗任务的基本训练流程、特殊策略以及在具体医疗场景中的应用。同时,进一步讨论了LLM在应用中面临的挑战,包括决策过程缺乏透明度、输出准确性以及隐私、伦理问题等,随后列举了相应的改进策略。最后,文章展望了LLM在医疗领域的未来发展趋势,及其对人类健康事业发展的潜在影响。
