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第264章 哈欠（第4页）
回答该领域专业性问题和时效性问题的有效性。
系统设计
系统设计三个模块，整体设计如图1.4所示，分别是数据处理模块、专业领域知识库构建模块
以及Chatbot构建模块。数据处理模块主要包括对电力LCA这个特定领域的英文文献进行选择和初
步处理，而后将有关数据全部转化成结构化数据。知识库构建模块主要是将数据向量化并构建向量
知识库。Chatbot构建分为功能部分和前端部分，功能包括OpenAI基座的调用、知识库检索、在
线检索；前端部分为web可视化以及UI设计
1.4本章小结
第一章作为本论文的引言部分，主要围绕研究背景、研究目的与意义、研究内容与方法以及系
统设计进行了全面的阐述。首先，本章通过详细阐述当前大模型技术在内容解析领域的背景，指出
了电力行业生命周期评价的重要性，并强调了研究流程和研究方法。在这一基础上，本章进一步明
确了项目系统功能设计。综上所述，本章作为论文的引言部分，为整个研究提供了清晰的研究背
景、目的、意义、内容及方法概述，为后续章节的展开奠定了坚实的基础。
ChatGPT是由OpenAI发布的一种大语言模型，能够以问答的形式完成各类任务，包括接受文
字输入，理解自然语言，理解响应并模拟人类对话形式进行输出。再各个自然语言处理子任务具有
优异的表现。相比其他大语言模型拥有更丰富的知识，涵盖自然、社会科学、人文历史等多个领
域。ChatGPT在GPT3.5的基础上引入了RLHF（reinforcementlearningfromhumanfeedback）
技术，通过将人类的日常对话的语言习惯嵌入模型，并引入价值偏好，使得模型的输出满足人类的
意图。微调过程分为预训练、监督微调、设计奖励模型和反馈优化。桑基韬等人根据ChatGPT的对
话对象和定位将其应用分为四个层次：数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。在
多模态领域，VisualChatGPT、MM-ReAct和HuggingGPT让视觉模型与ChatGPT协同工作来完成视
觉和语音任务。
除此以外，许多类ChatGPT的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。
LLaMA是应该从7billion到65billion参数的语言模型，不需要求助于专有的数据集。清华大学
提出了一种基于自回归填充的通用语言模型GLM在整体基于transformer的基础上作出改动，在一
些任务的表现上优于GPT3-175B。
大语言模型，例如GPT系列
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