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近几个月,由人工智能技术驱动的自然语言处理模型ChatGPT引发全球广泛关注,其火爆程度超乎人们想象。继2022年年底以最快速度5天突破100万注册用户之后,仅过了2个月,ChatGPT的月活用户突破1亿,引起各方关注。
ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的一款由人工智能技术驱动的自然语言处理工具。ChatGPT中的GPT是Generative Pre-trained Transformer(生成型预训练变换模型)的缩写。
围绕ChatGPT,《亮报》对中国电力科学研究院有限公司人工智能应用研究所智能认知团队进行了专访。
《亮报》:ChatGPT的“智慧”从何而来?
团队负责人徐会芳:作为一个语言模型,ChatGPT效果惊艳,对于人类自然语言的理解和处理表现得游刃有余。究其原因,一是技术方面,ChatGPT采用人类强化反馈学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)和基于上下文的提示学习技术,模型训练时将人类对算法结果实时反馈,同时模仿人类的提问直接输入模型。二是数据方面,模型预训练数据量达到45TB,学习了大量的文本和对话集合,认知能力得到显著提升。
《亮报》:ChatGPT对电力行业有什么影响?可以在哪些业务中应用?
徐会芳:人工智能会取代一部分创造性不高、创新性不强的工作,对于需要判断力、创造力等推理能力需求高的工作,人类和人工智能将共存协作。电力领域业务专业性强、复杂度高,单靠人工智能无法满足安全、精准的运行要求,借助强大的ChatGPT技术辅助电力业务应用是目前的研究趋势。
在电力营销领域,ChatGPT可用于创建能与客户进行对话的聊天机器人,将其用于客服智能问答应用,实现全天候不间断服务,解决客服中心运营资源短缺的难题。
在电力运检领域,ChatGPT可用于工单、工作票的文本自动生成。检修人员无需更改自己的表述习惯,由智能应用自动分析关键信息并自动生成表单,减轻检修人员的工作压力,提升记录、归档流程效率。同样,ChatGPT也可用于电力调度领域,服务智慧城市电网调度业务,辅助生成调度操作票。
《亮报》:未来,该技术在电力行业落地应用时会面临哪些挑战?
徐会芳:ChatGPT属于认知智能领域的应用之一,将其在电力业务场景进行落地应用面临诸多挑战。在技术层面,ChatGPT依托模型GPT-3.5,其前身模型GPT-3训练数据量达45TB,总训练成本超过1200万美元,对数据量、算力要求极高,这是电力行业数据智能落地应用的首要难点。在应用层面,ChatGPT也有一定的局限。
由于训练数据有效性截至2021年,相较传统搜索引擎,其无法实时访问最新的事件进展。因此,要在电力行业推进该项技术落地,还需进一步布局具备国际领先水平的数据算力,推动电力乃至能源行业领域数据共享、互通。
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