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新质发展NEWQUALITY

DEVELOPMENT

知世智能系统中的

语言模型优化方法研究

刘喆张迪毕东伟来斌

【摘要】决策支持，通过对历史项目数据的深度挖掘及语义理解，为

随着人工智能技术的快速发展，语言模型

在智能系统中扮演着越来越重要的角色。知世智能系统工程管理者提供数据支撑及决策建议。

作为新一代智能交互平台，其语言模型的优化直接影响（二）现存问题及挑战

着系统的整体性能。针对系统运行中出现的问题，从深知世智能系统在实际应用中面临着几个突出问题：模型在

度学习算法的改进与上下文理解能力的增强以及多模态处理专业领域知识时的准确性有待提高，特别是在油气田地面

信息融合等方面入手，提出了一套针对知世智能系统的工程设计等专业术语密集的场景中，对工艺流程、设备参数等

语言模型优化方案。该优化方案为智能系统中语言模型专业名词的识别准确率仍需提升；系统在多轮对话中的上下文

的性能提升提供了新的研究思路及理论参考。理解能力不足，难以持续追踪设计咨询过程中的对话主题及用

户意图；知识推理链路不够完整，在处理复杂的工程设计问题

【关键词】时往往出现逻辑断裂。此外，模型在处理中文工程规范中的细

知世智能系统｜语言模型｜深度学习｜

上下文理解｜多模态融合微语义差异时表现欠佳，需要进一步优化工程语言的理解能力。

在实际应用过程中，系统对石油天然气新工艺、新技术领域知

识的迁移学习效果不够理想，需要大量人工标注数据才能达到

可用水平。同时，模型在处理工程设计长文本及多模态数据时

人工智能领域的迅速发展推动着语言模型技术不断革新，的性能表现不够稳定，特别是在需要整合工艺、设备、管道等

智能系统对语言理解及生成能力的要求也日益提高。知世智跨专业知识的场景下，往往出现推理偏差及知识缺失的问题。

能系统作为新一代人工智能平台，在实际应用中面临着语言在系统运行效率方面，当前模型的计算资源消耗较大，工程设

模型理解深度不足与响应延迟与场景适应性差等问题。针对计人员的咨询请求的实时响应能力有待提升。

这些问题，通过分析语言模型在知世智能系统中的应用特点，

探讨运用深度学习技术对模型架构进行优化的可能性，并研二、语言模型优化方法设计

究结合多模态信息增强语言理解能力的方法，为提升智能系

统语言模型性能提供理论基础。（一）深度学习算法改进

知世智能系统采用基于迁移学习的深度学习算法优化方

一、知世智能系统语言模型现状分析案，如图1所示的优化架构，系统以LLaMA

2模型为基础，

通过领域特定数据的微调提升模型性能。在模型训练过程中，

（一）语言模型应用场景引入改进的注意力机制，通过以下损失函数优化参数：

知世智能系统中的语言模型主要应用于智能问答、数据（1）

分析及知识管理三大核心场景。在智能问答方面，系统通过其中，Ltask为任务相关损

深度学习技术实现了多轮对话能力，可以准确理解用户意图失，Lreg为正则化损失，Ldist

并提供相