礦山大模型

1 緒論
1.1 大模型介紹
1.2 大模型發(fā)展歷程
1.3 大模型基礎(chǔ)
1.3.1 Transformer模型
1.3.2 生成式預(yù)訓(xùn)練模型
1.3.3 大模型結(jié)構(gòu)
1.4 大模型的分類
1.4.1 根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的類型進(jìn)行分類
1.4.2 根據(jù)主要使用的技術(shù)進(jìn)行分類
1.4.3 根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行分類
1.4.4 根據(jù)可訪問(wèn)性進(jìn)行分類
1.5 小結(jié)
2 礦山大模型概況
2.1 礦山行業(yè)基本情況
2.1.1 礦業(yè)與礦產(chǎn)資源
2.1.2 礦山行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.3 礦山數(shù)字化轉(zhuǎn)型
2.2 礦山大模型發(fā)展現(xiàn)狀
2.3 礦山大模型建設(shè)思路
2.4 小結(jié)
3 礦山大模型技術(shù)體系
3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.1.1 數(shù)據(jù)收集
3.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系
3.1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
3.1.4 數(shù)據(jù)集配比
3.1.5 數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建與數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)
3.2 預(yù)訓(xùn)練
3.2.1 預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)展
3.2.2 自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型
3.2.3 自然語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)
3.2.4 視覺(jué)模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)
3.2.5 模型預(yù)訓(xùn)練提升方法
3.2.6 預(yù)訓(xùn)練模型研究方向
3.3 模型微調(diào)
3.3.1 大模型微調(diào)概述
3.3.2 微調(diào)方法及技術(shù)
3.3.3 微調(diào)效果評(píng)估與優(yōu)化
3.3.4 礦山大模型微調(diào)實(shí)踐
3.4 模型部署與推理
3.4.1 模型部署推理框架
3.4.2 模型推理服務(wù)優(yōu)化技術(shù)
3.5 模型安全評(píng)估
3.5.1 大模型安全性問(wèn)題分類
3.5.2 大模型安全風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)
3.5.3 礦山大模型安全評(píng)估實(shí)踐
3.6 模型應(yīng)用
3.6.1 提示詞工程
3.6.2 RAG
3.6.3 Agent
3.6.4 具身智能
3.7 其他技術(shù)
3.7.1 分布式訓(xùn)練
3.7.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
3.8 小結(jié)
4 礦山大模型測(cè)評(píng)體系
4.1 測(cè)評(píng)指標(biāo)體系的構(gòu)建
4.1.1 基礎(chǔ)指標(biāo)
4.1.2 性能指標(biāo)
4.1.3 礦山應(yīng)用指標(biāo)
4.1.4 安全能力指標(biāo)
4.2 測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
4.2.1 大模型通用測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)集
4.2.2 礦山大模型專用測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)集
4.3 測(cè)評(píng)方法與工具
4.3.1 大模型測(cè)評(píng)方法
4.3.2 大模型測(cè)評(píng)工具
4.4 小結(jié)
5 礦山大模型應(yīng)用案例
5.1 礦山行業(yè)出版領(lǐng)域大模型——礦山百通
5.1.1 背景
5.1.2 技術(shù)概述
5.1.3 功能與特點(diǎn)
5.1.4 小結(jié)
5.2 礦山認(rèn)知服務(wù)交互平臺(tái)——礦山知行
5.2.1 背景
5.2.2 平臺(tái)架構(gòu)
5.2.3 應(yīng)用案例
5.2.4 小結(jié)
5.3 融合大模型的礦山軟件——礦山中控
5.3.1 背景
5.3.2 技術(shù)概述
5.3.3 功能與特點(diǎn)
5.3.4 小結(jié)
5.4 礦山行業(yè)視覺(jué)領(lǐng)域應(yīng)用——礦山視巡
5.4.1 背景
5.4.2 技術(shù)概要
5.4.3 功能與特點(diǎn)
5.4.4 小結(jié)
5.5 小結(jié)
6 礦山大模型當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)
6.1 算力資源不足
6.1.1 算力資源利用率低
6.1.2 算力資源分配不均
6.1.3 算力需求高
6.1.4 算力成本高
6.2 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)
6.2.1 數(shù)據(jù)泄露與安全威脅
6.2.2 隱私保護(hù)與合規(guī)要求
6.3 人才資源短缺
6.3.1 高技術(shù)人才匱乏
6.3.2 人才結(jié)構(gòu)不合理
6.4 煤礦復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境和語(yǔ)義鴻溝
6.4.1 復(fù)雜惡劣的環(huán)境挑戰(zhàn)
6.4.2 困難重重的數(shù)據(jù)整合
6.4.3 高標(biāo)準(zhǔn)的推理結(jié)果要求
6.4.4 難以逾越的行業(yè)語(yǔ)義鴻溝
6.5 小結(jié)
7 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)