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欧洲杯竞猜软件集团携手阿里云 ,云上“炼”出电力行业大模型
2024-04-19

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文章节选于《云栖战略参考》


2023年底 ,百模大战基本宣告结束 ,中国市场真正有实力留存下来做基础模型的厂商或许不凌驾10家。2024年 ,迎接下一轮AI生长 ,大模型应用接棒。各人都开始思考如何在这一轮新的排位赛中率先突出重围 ,以及究竟怎么用并用好大模型。


基于这些考量 ,阿里云围绕离线训练、在线工具以及宁静等功效 ,在2023年10月推出了“阿里云百炼”平台 ,并在2024年3月在功效上实现了一轮大规模的迭代升级。


从宣布至今 ,阿里云百炼已经在多个行业中展现出强大的赋能能力。例如 ,电力行业是一个多学科交叉、专业性和庞大性都极高的行业 ,需集成先进电力工程、能源转换与传输、电网自动化与控制、可再生能源和智能电网等技术 ,来实时运营一个可靠宁静、多条理、广泛互联的国民基础设施网络。


在新型电力系统建设等新挑战和智能决策等新技术的攻击下 ,电力行颐魅正处于能源革命与数字革命相融并进的要害时期。在此配景下 ,电力行业迫切需要将人工智能与电力业务有机融合 ,包括快速实现智能感知和智能决策、高级数据的智能剖析等。


然而 ,电力行业的特殊性和庞大性给通用大模型应用带来一系列难题 ,包括:模型所包括的参数量巨大 ,训练和安排对算力的消耗十分巨大 ,本钱高昂;模型可解释性仍然较弱 ,通常需要增加内容管控手段 ,包管结果的宁静性;模型对训练数据依赖性仍然很强 ,对凌驾训练数据的任务效果不尽如人意。


同时 ,在庞大技术含量的电力行业 ,AI应用落地也泛起一系列难点 ,例如电力属于高度专业化和庞大的领域,行业内有专业术语和标准 ,而通用大模型可能不了解或混淆这些术语;差别行业的数据特点各不相同 ,电力行业的数据可能涉及到时间序列数据、能源消耗数据、市场价格数据等多种类型 ,通用大模型未必能够有效地处理这些多样化的数据;电网企业通常需要个性化的解决计划以满足奇特业务需求;电力行业涉及大宗客户数据和敏感信息 ,受到严格的规则和合规性要求监管 ,因此数据隐私和宁静性是至关重要的考虑因素。


无论是通用大模型所带来的高门槛 ,照旧电力行业庞大性和特殊性所提出的特别要求 ,这些都对大模型在电力行业的应用提出了挑战。在这样的配景下 ,欧洲杯竞猜软件集团与阿里云围绕打造电力行业大模型场景下的算力资源、语料处理、定制化训练、数据宁静包管等多领域 ,开展深度相助。


为了增强模型的稳定性与精准性 ,欧洲杯竞猜软件集团借助百炼通过行业无监督数据进行自监督训练 ,接纳有监督数据进行有监督的调优。


第一阶段 ,增量预训练(PT ,Continue PreTraining) ,在海量文档数据进行大模型的二次预训练 ,以注入电力领域专业知识。


第二阶段 ,有监督微调(SFT ,Supervised Fine-tuning) ,结构指令微调数据集 ,在预训练模型基础上做指令精调 ,以对齐指令意图。


第三阶段 ,RM(Reward Model)奖励模型建模 ,结构人类偏好排序数据集 ,训练奖励模型 ,用来对齐人类偏好。


第四阶段 ,基于人类反响的强化学习(RLHF) ,用奖励模型来训练SFT模型 ,生成模型使用奖励或处分来更新其战略 ,以便生成更高质量、更切合人类偏好的文本。


欧洲杯竞猜软件集团通过百炼深度融合电力行业特性 ,构建Prompt工程 ,实现了治理智能化、业务自动化和效劳互动化。


除此之外 ,欧洲杯竞猜软件集团依托阿里云百炼构建了多层级大模型产品 ,包括电力行业大模型、电力企业大模型、专业场景大模型 ,以满足差别市场应用需求;同时打造富厚应用场景 ,诸如账单智能解读、电力问答、智能问数等 ,支撑差别专业智能化需求。


作为专业场景大模型应用——“电力账单解读智能助手”可以取代电力计费专家 ,解读种种专颐魅账单 ,为电力客户答疑解惑 ,并依据电价政策、电费盘算规则及电力业务规范 ,提出针对性的节能建议。例如 ,它能通过自然语言交互自动获取客户信息匹配电费账单信息;围绕电费电量疑问开展交互式诊断剖析;资助剖析开通峰谷用电可行性;资助剖析电费频繁催交闹心事。测试情况下 ,电力账单AI解读的应用让电费账单效劳交互效率提高明50%、人工处理工单量下降超70%。


除了欧洲杯竞猜软件集团 ,央视网、亚信科技等企业也都已率先在阿里云百炼上开发专属模型和应用 ,大模型正引发千行百业的新一轮立异。


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