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铁路自然语言大模型关键技术研究及应用展望
1
作者
史天运
李新琴
+3 位作者
代明睿
史维峰
李国华
杜文然
《中国铁路》
北大核心
2024年第7期7-14,共8页
人工智能自然语言大模型的涌现为行业深度赋能带来了新的曙光,研究铁路自然语言大模型关键技术及应用,对促进和统筹铁路人工智能发展具有重要意义。根据铁路人工智能应用需求,提出铁路自然语言大模型应用场景;依托铁路人工智能平台,设...
人工智能自然语言大模型的涌现为行业深度赋能带来了新的曙光,研究铁路自然语言大模型关键技术及应用,对促进和统筹铁路人工智能发展具有重要意义。根据铁路人工智能应用需求,提出铁路自然语言大模型应用场景;依托铁路人工智能平台,设计铁路自然语言大模型的总体架构,研究自然语言大模型关键技术,构建面向智能问答的铁路行业大模型,并以实际数据进行模型验证;最后从铁路运输组织、铁路运营安全、旅客服务方面对铁路自然语言大模型的发展和应用进行展望。
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关键词
智能高铁
人工智能
铁路
自然语言大模型
应用场景
大模型架构
大模型微调
检索增强生成
铁路知识问答
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职称材料
题名
铁路自然语言大模型关键技术研究及应用展望
1
作者
史天运
李新琴
代明睿
史维峰
李国华
杜文然
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
出处
《中国铁路》
北大核心
2024年第7期7-14,共8页
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(P2023S001,子课题2)。
文摘
人工智能自然语言大模型的涌现为行业深度赋能带来了新的曙光,研究铁路自然语言大模型关键技术及应用,对促进和统筹铁路人工智能发展具有重要意义。根据铁路人工智能应用需求,提出铁路自然语言大模型应用场景;依托铁路人工智能平台,设计铁路自然语言大模型的总体架构,研究自然语言大模型关键技术,构建面向智能问答的铁路行业大模型,并以实际数据进行模型验证;最后从铁路运输组织、铁路运营安全、旅客服务方面对铁路自然语言大模型的发展和应用进行展望。
关键词
智能高铁
人工智能
铁路
自然语言大模型
应用场景
大模型架构
大模型微调
检索增强生成
铁路知识问答
Keywords
intelligent HSR
artificial intelligence
railway natural language large model
application scenarios
large model architecture
large model fine-tuning
retrieval-augmented generation
railway knowledge Q&A
分类号
U29-39 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
铁路自然语言大模型关键技术研究及应用展望
史天运
李新琴
代明睿
史维峰
李国华
杜文然
《中国铁路》
北大核心
2024
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