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神思電子率先打造城市能源行業語言模型,實現AIGC大模型的垂直化應用

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神思電子率先打造城市能源行業語言模型,實現AIGC大模型的垂直化應用

大語言模型技術為智慧能源插翅。

2023年的春天,類ChatGPT應用“競相開放”。全球范圍內,類ChatGPT產品正沿著通用型和垂直型兩條路線快速演進。秉承“知行合一 為人民服務”的企業核心價值觀,濟南能源集團所屬公司神思電子攜手濟南熱力集團,聚焦能源行業垂直領域,潛心研究自然語言大模型、人類反饋強化學習(RLHF)及內容生成技術(AIGC),致力打造百姓身邊的能源“服務專家”。

能源專家為行業知識庫蓄能

濟南能源集團下屬濟南熱力集團有限公司,承擔著濟南市區域內及起步區等區域的供熱保障任務,供熱開戶面積2.63億平方米,擁有換熱站3043座,供熱管網8138.91公里,供暖管家1251人,服務170.21萬用戶。

中大型城市“源-網-站-戶”供熱系統通常涉及上萬個控制變量,面臨熱力失衡、溫度不均、控制滯后等挑戰。神思電子基于多個城市所收集具有行業代表性的數十萬條維修工單、咨詢記錄等基礎數據,結合城市基礎服務與運營場景,率先搭建城市能源AIGC行業語言模型。

大語言模型技術為智慧能源插翅

神思電子致力研發面向垂直行業的大語言模型、人類反饋強化學習及內容生成技術,訓練出百億參數能源行業語言模型。專業化的自然語言模型能準確理解客戶意圖,以最短交互輪數給出答案,問題回復更準、更快,并對無關問題有效攔截。通過AIGC技術生成擬人化的答案或工單內容,帶給客戶更溫暖、更貼心的體驗。

理解能力強,問答提精度

語言模型融合人類反饋強化學習技術,自然語言的理解能力更強,響應更加精準,典型場景中意圖識別準確率超過95%。

推理能力強,回復加速度

語言模型融合結構化推理技術,以更短步長鎖定準確答案,與用戶對話平均輪次從3.3降至2.15,縮短34.8%。

語言能力強,互動有溫度

語言模型融合內容生成技術,綜合上下文內容、客戶用熱情況、管網運行狀態等信息,生成擬人化回復,使交互更加自然流暢。

審核能力強,安全升高度

基于強化反饋學習的獎懲機制,模型初步具備內容安全審核和去除偏見能力,無關提問攔截成功率超過96%。

近期,我們將面向行業客戶定向邀測,2023年供暖季與大家正式見面。

接下來,神思電子將持續導入能源行業經驗及技術積淀,壓茬推進,砥礪前行,不斷推出并迭代城市生命線相關的垂直行業語言模型及應用。

 

來源:推廣

本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。

神思電子

  • 神思電子(300479.SZ):2025年一季報凈利潤為-2883.40萬元,同比虧損縮小
  • 神思電子(300479.SZ):2024年年報凈利潤為1630.08萬元,同比扭虧為盈

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神思電子率先打造城市能源行業語言模型,實現AIGC大模型的垂直化應用

大語言模型技術為智慧能源插翅。

2023年的春天,類ChatGPT應用“競相開放”。全球范圍內,類ChatGPT產品正沿著通用型和垂直型兩條路線快速演進。秉承“知行合一 為人民服務”的企業核心價值觀,濟南能源集團所屬公司神思電子攜手濟南熱力集團,聚焦能源行業垂直領域,潛心研究自然語言大模型、人類反饋強化學習(RLHF)及內容生成技術(AIGC),致力打造百姓身邊的能源“服務專家”。

能源專家為行業知識庫蓄能

濟南能源集團下屬濟南熱力集團有限公司,承擔著濟南市區域內及起步區等區域的供熱保障任務,供熱開戶面積2.63億平方米,擁有換熱站3043座,供熱管網8138.91公里,供暖管家1251人,服務170.21萬用戶。

中大型城市“源-網-站-戶”供熱系統通常涉及上萬個控制變量,面臨熱力失衡、溫度不均、控制滯后等挑戰。神思電子基于多個城市所收集具有行業代表性的數十萬條維修工單、咨詢記錄等基礎數據,結合城市基礎服務與運營場景,率先搭建城市能源AIGC行業語言模型。

大語言模型技術為智慧能源插翅

神思電子致力研發面向垂直行業的大語言模型、人類反饋強化學習及內容生成技術,訓練出百億參數能源行業語言模型。專業化的自然語言模型能準確理解客戶意圖,以最短交互輪數給出答案,問題回復更準、更快,并對無關問題有效攔截。通過AIGC技術生成擬人化的答案或工單內容,帶給客戶更溫暖、更貼心的體驗。

理解能力強,問答提精度

語言模型融合人類反饋強化學習技術,自然語言的理解能力更強,響應更加精準,典型場景中意圖識別準確率超過95%。

推理能力強,回復加速度

語言模型融合結構化推理技術,以更短步長鎖定準確答案,與用戶對話平均輪次從3.3降至2.15,縮短34.8%。

語言能力強,互動有溫度

語言模型融合內容生成技術,綜合上下文內容、客戶用熱情況、管網運行狀態等信息,生成擬人化回復,使交互更加自然流暢。

審核能力強,安全升高度

基于強化反饋學習的獎懲機制,模型初步具備內容安全審核和去除偏見能力,無關提問攔截成功率超過96%。

近期,我們將面向行業客戶定向邀測,2023年供暖季與大家正式見面。

接下來,神思電子將持續導入能源行業經驗及技術積淀,壓茬推進,砥礪前行,不斷推出并迭代城市生命線相關的垂直行業語言模型及應用。

 

來源:推廣

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