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张莹表示,前期机器学习方法在电力行业分两个方向,一个是预测,另一个是做决策。人工智能的基础算法、机器学习有两种,分别是拟合和分类。拟合是我们可以发现数据的内在规律,预测它未来的走向。比如新能源的发电侧、用户侧的行为、用电量的预测等等,这可能是一些拟合方向的应用场景。任何一个应用很多数据,能够把不同的事例分到不同的类别里是分类。
对于人工智能的聊天机器人,是一种生成式的,通过已有的知识能产生生成出新的资源,这些不是以前数据的规律,而是根据这些规律内在的机理生成出新的场景的问答知识。
张莹称,生成式已经是非常重要的一个应用,无论在电力行业、医疗行业、金融、教育……在各行各业这种生成式都是非常重要的。张莹在演讲时对于生成式AI演进路径,以及它将来落地到各行各业,尤其是电力行业中所要思考、所要解决的一些关键问题进行深入探讨。在场景落地方面,张莹指出,需要对客服人员进行不断的培训,要了解电力行业方方面面的知识,才有可能回答用户提出的某些问题。张莹提出,我们是否可以通过类似于ChatGPT的模式,训练人工智能客服,它的知识量非常大,需要实时进行培训和更新,能减轻客服的压力。
另外在电力行业的培训和日常管理方面,可以通过生成模式生成AI,甚至可以帮助构建知识库,在知识库中学习知识,帮助我们进行决策等等。
最后张莹提醒,现在像ChatGPT这样的大模型,人机对话的水平比较高,但是还做不到智能决策。所以说需要利用前期的预训练模型,后面加入专业的模型训练产生一些决策类的场景应用。
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