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油气行业人工智能大模型应用研究现状及展望
被引量：
29
1
作者
刘合
任义丽
+6 位作者
李欣
邓岳
王勇涛
曹倩雯
杜金阳
林志威
汪文洁
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期910-923,共14页
阐述了大模型技术的概念,总结了大模型技术的国内外研究现状,综述了大模型在垂直领域的应用现状,梳理了油气行业大模型应用面临的挑战,并对油气行业大模型应用进行了展望。现有大模型可粗略分为3类,即大语言模型、视觉大模型和多模态大...
阐述了大模型技术的概念,总结了大模型技术的国内外研究现状,综述了大模型在垂直领域的应用现状,梳理了油气行业大模型应用面临的挑战,并对油气行业大模型应用进行了展望。现有大模型可粗略分为3类,即大语言模型、视觉大模型和多模态大模型。油气行业大模型应用刚刚起步,部分油气企业基于开源大语言模型,利用微调、检索增强等方式发布大语言模型产品,部分学者尝试利用视觉/多模态基础模型研发面向油气业务的场景模型,还有少数学者构建地震资料处理解释、岩心分析等领域的预训练基础模型。油气行业大模型应用面临数据量和数据质量难以支撑大模型训练、研发投入成本高、难以实现算法自主可控等挑战。油气行业在应用大模型时应始终聚焦油气主营业务需求,以大模型应用为契机,加强数据全生命周期管理,提升数据治理能力,推动融合算力建设,加强“人工智能+能源”复合团队建设,推动大模型技术自主可控。
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关键词
基础
模型
大语言
模型
视觉
大模型
多模态
大模型
油气行业大模型
预训练
微调
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职称材料
题名
油气行业人工智能大模型应用研究现状及展望
被引量：
29
1
作者
刘合
任义丽
李欣
邓岳
王勇涛
曹倩雯
杜金阳
林志威
汪文洁
机构
多资源协同陆相页岩油绿色开采全国重点实验室
中国石油勘探开发研究院
北京航空航天大学
北京大学
中国石油大学(北京)
出处
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期910-923,共14页
基金
国家自然科学基金科学中心项目/基础科学中心项目“数字经济时代的资源环境管理理论与应用”(72088101)
国家自然科学基金面上项目“知识与数据融合的油气储层薄片智能鉴定方法”(42372175)
+1 种基金
中国石油科技创新基金研究项目“类脑启发的轻量化小样本多目标检测与分割算法”(2021DQ02-0904)
中国石油-北京大学战略合作协议基础研究合作项目。
文摘
阐述了大模型技术的概念,总结了大模型技术的国内外研究现状,综述了大模型在垂直领域的应用现状,梳理了油气行业大模型应用面临的挑战,并对油气行业大模型应用进行了展望。现有大模型可粗略分为3类,即大语言模型、视觉大模型和多模态大模型。油气行业大模型应用刚刚起步,部分油气企业基于开源大语言模型,利用微调、检索增强等方式发布大语言模型产品,部分学者尝试利用视觉/多模态基础模型研发面向油气业务的场景模型,还有少数学者构建地震资料处理解释、岩心分析等领域的预训练基础模型。油气行业大模型应用面临数据量和数据质量难以支撑大模型训练、研发投入成本高、难以实现算法自主可控等挑战。油气行业在应用大模型时应始终聚焦油气主营业务需求,以大模型应用为契机,加强数据全生命周期管理,提升数据治理能力,推动融合算力建设,加强“人工智能+能源”复合团队建设,推动大模型技术自主可控。
关键词
基础
模型
大语言
模型
视觉
大模型
多模态
大模型
油气行业大模型
预训练
微调
Keywords
foundation model
large language mode
visual large model
multimodal large model
large model of oil and gas industry
pre-training
fine-tuning
分类号
TE122.3 [石油与天然气工程—油气勘探]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
油气行业人工智能大模型应用研究现状及展望
刘合
任义丽
李欣
邓岳
王勇涛
曹倩雯
杜金阳
林志威
汪文洁
《石油勘探与开发》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
29
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