面向多能源发电领域的微调大语言模型EcoPowerGPT

摘要

针对多能源发电领域因缺乏高质量数据集导致问答(question ansuering,QA)效果欠佳的问题，以及中文回答泛化能力不足的现状，提出了一种基于Llama架构、面向多能源发电领域的微调大语言模型EcoPowerGPT.通过整理多能源发电领域的文献与报告，采用分类过滤和多维度评分方法进行数据处理，进而构建多能源发电微调数据集，并基于该数据集对大语言模型进行指令微调.将EcoPowerGPT在多能源发电QA测试集及单选题测试集上与其他6个对话模型进行对比实验.结果表明，EcoPowerGPT在回答的准确性与全面性上均优于现有对话模型.

关键词

生成式大语言模型 / 问答 / 自然语言处理 / 多能源发电 / 指令微调