本研究致力于揭示大型语言模型在电力能源行业的潜力与局限，深入探讨其在该领域的表现特征及应用场景。
LLMs作为聊天机器人凭借其在自然语言处理和多种任务上的广泛适应性引起了广泛关注。尽管各界热衷于在各领域广泛应用这类基础模型驱动的人工智能工具，但LLMs在提升电力能源行业运行效率方面的潜力与局限性仍有待深入挖掘。本文为此明确了几个具有前景的研究路径：建立针对LLMs的精细调整数据采集系统，将电力系统专用工具整合进LLMs中，以及构建基于RAG技术的知识库来优化LLMs的回答质量和应对安全关键场景时的表现。
原文链接:https://arxiv.org/abs/2403.09125