随着遥感、物联网、人工智能、大数据、云计算以及近年来迅速发展的大语言模型(large language models,简称LLMs)等高新技术持续取得突破,地震与地质灾害研究正加速从传统依赖单一数据源与经验规则的范式,迈向多源信息融合与智能驱动的...随着遥感、物联网、人工智能、大数据、云计算以及近年来迅速发展的大语言模型(large language models,简称LLMs)等高新技术持续取得突破,地震与地质灾害研究正加速从传统依赖单一数据源与经验规则的范式,迈向多源信息融合与智能驱动的风险识别和决策支持体系。基于“高新技术在地震与地质灾害领域的应用研究”专栏,系统梳理了当前在物理仿真模拟、深度学习识别、遥感集成分析、智能预警技术与知识图谱构建等关键方向的研究进展,概括展示了高新技术在灾害风险监测、致灾机制解析与应急响应支撑中的典型应用与发展趋势。在此基础上,进一步总结了多模态数据集成、灾害链建模、模型泛化能力与场景适应性等方面面临的技术瓶颈,探讨了大语言模型在地震与地质灾害领域中的潜在价值,包括知识抽取、因果推理与多场景风险研判等方面的前沿探索。展开更多
在计算资源不断增强的供给推动下,大语言模型(Large Language Models,LLMs)的参数规模持续扩大,其在自然语言处理中的任务表现也更加卓越。但在面临推理问题,尤其是在常识推理或数学问题上,仍然存在一定的局限性。思维链(Chain of Thoug...在计算资源不断增强的供给推动下,大语言模型(Large Language Models,LLMs)的参数规模持续扩大,其在自然语言处理中的任务表现也更加卓越。但在面临推理问题,尤其是在常识推理或数学问题上,仍然存在一定的局限性。思维链(Chain of Thought,CoT)技术通过引导模型生成推理步骤,显著提升了其在不同领域问题的解决能力。从训练方式的角度梳理了CoT的理论基础系统和技术演进,对如政务服务、企业数字化等应用场景做了进一步讨论。结合(Artificial Intelligence,AI)的发展趋势,从AI智能化程度的角度论述了CoT在LLMs走向更高认知水平中必不可少的作用,并指出其在当前面临的挑战与亟需解决的技术瓶颈。展开更多
文摘随着遥感、物联网、人工智能、大数据、云计算以及近年来迅速发展的大语言模型(large language models,简称LLMs)等高新技术持续取得突破,地震与地质灾害研究正加速从传统依赖单一数据源与经验规则的范式,迈向多源信息融合与智能驱动的风险识别和决策支持体系。基于“高新技术在地震与地质灾害领域的应用研究”专栏,系统梳理了当前在物理仿真模拟、深度学习识别、遥感集成分析、智能预警技术与知识图谱构建等关键方向的研究进展,概括展示了高新技术在灾害风险监测、致灾机制解析与应急响应支撑中的典型应用与发展趋势。在此基础上,进一步总结了多模态数据集成、灾害链建模、模型泛化能力与场景适应性等方面面临的技术瓶颈,探讨了大语言模型在地震与地质灾害领域中的潜在价值,包括知识抽取、因果推理与多场景风险研判等方面的前沿探索。
文摘在计算资源不断增强的供给推动下,大语言模型(Large Language Models,LLMs)的参数规模持续扩大,其在自然语言处理中的任务表现也更加卓越。但在面临推理问题,尤其是在常识推理或数学问题上,仍然存在一定的局限性。思维链(Chain of Thought,CoT)技术通过引导模型生成推理步骤,显著提升了其在不同领域问题的解决能力。从训练方式的角度梳理了CoT的理论基础系统和技术演进,对如政务服务、企业数字化等应用场景做了进一步讨论。结合(Artificial Intelligence,AI)的发展趋势,从AI智能化程度的角度论述了CoT在LLMs走向更高认知水平中必不可少的作用,并指出其在当前面临的挑战与亟需解决的技术瓶颈。
