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
1.3.1 Transformer模型
1.3.2 生成式預訓練模型
1.3.3 大模型結構
1.4 大模型的分類
1.4.1 根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的類型進行分類
1.4.2 根據(jù)主要使用的技術進行分類
1.4.3 根據(jù)應用領域進行分類
1.4.4 根據(jù)可訪問性進行分類
1.5 小結
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)字化轉型
2.2 礦山大模型發(fā)展現(xiàn)狀
2.3 礦山大模型建設思路
2.4 小結
3 礦山大模型技術體系
3.1 數(shù)據(jù)預處理
3.1.1 數(shù)據(jù)收集
3.1.2 數(shù)據(jù)標簽體系
3.1.3 數(shù)據(jù)標準化
3.1.4 數(shù)據(jù)集配比
3.1.5 數(shù)據(jù)庫的構建與數(shù)據(jù)的存儲
3.2 預訓練
3.2.1 預訓練模型發(fā)展
3.2.2 自監(jiān)督學習模型
3.2.3 自然語言模型預訓練技術
3.2.4 視覺模型預訓練技術
3.2.5 模型預訓練提升方法
3.2.6 預訓練模型研究方向
3.3 模型微調
3.3.1 大模型微調概述
3.3.2 微調方法及技術
3.3.3 微調效果評估與優(yōu)化
3.3.4 礦山大模型微調實踐
3.4 模型部署與推理
3.4.1 模型部署推理框架
3.4.2 模型推理服務優(yōu)化技術
3.5 模型安全評估
3.5.1 大模型安全性問題分類
3.5.2 大模型安全風險挑戰(zhàn)
3.5.3 礦山大模型安全評估實踐
3.6 模型應用
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
3.7.1 分布式訓練
3.7.2 強化學習
3.8 小結
4 礦山大模型測評體系
4.1 測評指標體系的構建
4.1.1 基礎指標
4.1.2 性能指標
4.1.3 礦山應用指標
4.1.4 安全能力指標
4.2 測評數(shù)據(jù)集的構建
4.2.1 大模型通用測評數(shù)據(jù)集
4.2.2 礦山大模型專用測評數(shù)據(jù)集
4.3 測評方法與工具
4.3.1 大模型測評方法
4.3.2 大模型測評工具
4.4 小結
5 礦山大模型應用案例
5.1 礦山行業(yè)出版領域大模型——礦山百通
5.1.1 背景
5.1.2 技術概述
5.1.3 功能與特點
5.1.4 小結
5.2 礦山認知服務交互平臺——礦山知行
5.2.1 背景
5.2.2 平臺架構
5.2.3 應用案例
5.2.4 小結
5.3 融合大模型的礦山軟件——礦山中控
5.3.1 背景
5.3.2 技術概述
5.3.3 功能與特點
5.3.4 小結
5.4 礦山行業(yè)視覺領域應用——礦山視巡
5.4.1 背景
5.4.2 技術概要
5.4.3 功能與特點
5.4.4 小結
5.5 小結
6 礦山大模型當前面臨的挑戰(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
6.2.1 數(shù)據(jù)泄露與安全威脅
6.2.2 隱私保護與合規(guī)要求
6.3 人才資源短缺
6.3.1 高技術人才匱乏
6.3.2 人才結構不合理
6.4 煤礦復雜的生產(chǎn)環(huán)境和語義鴻溝
6.4.1 復雜惡劣的環(huán)境挑戰(zhàn)
6.4.2 困難重重的數(shù)據(jù)整合
6.4.3 高標準的推理結果要求
6.4.4 難以逾越的行業(yè)語義鴻溝
6.5 小結
7 總結與展望
參考文獻