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
大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过...大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过深度学习模型实现电路拓扑图识别,并将其转换为电路网表文本;然后向LLM提供网表文本及不同提示词,引导LLM实现网表检查、电路分析、文档生成、知识问答等教学功能,为教师提供高质量的教学设计起点。该方法有望减轻教师负担,提高实验教学的时效性和教学质量,为电力电子实验教学设计提供一种有用工具。展开更多
大语言模型(LLMs,Large Language Models)具有极强的自然语言理解和复杂问题求解能力,本文基于大语言模型构建了矿物问答系统,以高效地获取矿物知识。该系统首先从互联网资源获取矿物数据,清洗后将矿物数据结构化为矿物文档和问答对;将...大语言模型(LLMs,Large Language Models)具有极强的自然语言理解和复杂问题求解能力,本文基于大语言模型构建了矿物问答系统,以高效地获取矿物知识。该系统首先从互联网资源获取矿物数据,清洗后将矿物数据结构化为矿物文档和问答对;将矿物文档经过格式转换和建立索引后转化为矿物知识库,用于检索增强大语言模型生成,问答对用于微调大语言模型。使用矿物知识库检索增强大语言模型生成时,采用先召回再精排的两级检索模式,以获得更好的大语言模型生成结果。矿物大语言模型微调采用了主流的低秩适配(Low-Rank Adaption,LoRA)方法,以较少的训练参数获得了与全参微调性能相当的效果,节省了计算资源。实验结果表明,基于检索增强生成的大语言模型的矿物问答系统能以较高的准确率快捷地获取矿物知识。展开更多
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。
文摘大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过深度学习模型实现电路拓扑图识别,并将其转换为电路网表文本;然后向LLM提供网表文本及不同提示词,引导LLM实现网表检查、电路分析、文档生成、知识问答等教学功能,为教师提供高质量的教学设计起点。该方法有望减轻教师负担,提高实验教学的时效性和教学质量,为电力电子实验教学设计提供一种有用工具。
文摘大语言模型(LLMs,Large Language Models)具有极强的自然语言理解和复杂问题求解能力,本文基于大语言模型构建了矿物问答系统,以高效地获取矿物知识。该系统首先从互联网资源获取矿物数据,清洗后将矿物数据结构化为矿物文档和问答对;将矿物文档经过格式转换和建立索引后转化为矿物知识库,用于检索增强大语言模型生成,问答对用于微调大语言模型。使用矿物知识库检索增强大语言模型生成时,采用先召回再精排的两级检索模式,以获得更好的大语言模型生成结果。矿物大语言模型微调采用了主流的低秩适配(Low-Rank Adaption,LoRA)方法,以较少的训练参数获得了与全参微调性能相当的效果,节省了计算资源。实验结果表明,基于检索增强生成的大语言模型的矿物问答系统能以较高的准确率快捷地获取矿物知识。
