基于多模态大模型的网格治理工单生成的研究与应用

在大数据时代,网格治理的精细化数字化导致了各种媒介产生的信息数据爆炸增长,如何有效采集、管理和利用网格治理的数据显得格外重要。传统的智慧化网格治理的工单生成环节还存在数据源种类限定性强、人工录入网格事件工单工作量大或者自动生成的工单无法识别长尾事件类别的问题。通过主流多模态大模型的使用、提示文本的探索优化,以及专有场景数据集构建及微调,可有效提高模型的事件识别准确性。实验结果表明,利用多模态大模型实现的网格数据多模态分析、长尾事件类别的发现及智能分析决策具有较好的效果。最后,对大模型在社会治理领域的未来发展进行了前瞻性思考和展望。