聊天小達人ChatGPT的出現，引爆了整個科技行業乃至人類社會，被譽為新一代的工業革命，也讓背后的大模型技術被大家熟知。那么，什么是“大模型”呢？

“大模型”就是大型語言模型的簡稱，一個技術名詞。WIKI百科對大語言模型是這樣解釋的：

大語言模型 （英語：large language model, LLM）是一種語言模型，由具有許多參數（通常數十億個權重或更多）的神經網絡組成，使用自監督學習或半監督學習對大量未標記文本進行訓練。大型語言模型在 2018 年左右出現，并在各種任務中表現出色。盡管這個術語沒有正式的定義，但它通常指的是參數數量在數十億或更多數量級的深度學習模型。大型語言模型是通用的模型，在廣泛的任務中表現出色，而不是針對一項特定任務。

大模型的技術特征一個是“大”，另一個是“通用性”。“大”體現在大模型的參數量大、運算量大、數據量大、算力也要大。這種規模的模型可以更好地理解和生成復雜的語言結構，因為它們可以學習到大量的細微語言特征和語境信息。“通用性”，意味著可以在各種不同的任務和語言上進行訓練和使用。一旦訓練完成，可以在多個任務和領域中應用，無需針對每個特定任務進行單獨的訓練。

大模型之所以獲得各個行業青睞，主要在于具備以下優勢：

• 關聯推理能力強：可以學習掌握大量跨模態知識模式，隱空間的關聯推理能力強，具有很強的泛化能力；

• 多任務通吃：一套大模型處理各類跨模態任務；

• 人工成本低：依賴人工schema設計與數據標注比較少；

• 適配能力強：可通過調優訓練或prompt對話等方式來適配新的領域和任務。

目前，大模型在國內外可謂是百花齊放。在美國，以OpenAI、Anthropic等初創企業和以微軟、Google為代表的科技巨頭帶領著美國在AI大模型的道路上蒙眼狂奔，最大參數已達到5620億。在國內，多家中國企業、科研院所積極進入大模型競爭賽道，涌入大模型研發行列，競相開發各自的大模型，在短時間內國內呈現“百模大戰”的競爭態勢，也涌現了許多具有劃時代意義的大模型，如OpenAI的GPT-3、華為云的盤古NLP、百度的文心等。

多數大模型依然應用在廣域性知識領域。如果將大模型應用在特定行業，例如油氣行業，面臨以下幾方面挑戰：

智通云聯深耕油氣行業知識管理十余載，擁有千萬級石油石化行業專有微調語料，訓練參數達百億級，采用知識圖譜和大模型結合的技術路徑來建設油氣領域大模型。知識圖譜的優勢在于準確性、可解釋性；大語言模型的優勢在于涌現能力、適用范圍廣。兩者結合可以發揮各自優勢，解決諸多油氣行業場景問題，提高大模型在實際應用中的準確率。對于準確性比較高的生產性問題，知識圖譜為大模型提供數據、約束內容范圍，保證回答內容真實可信；在圖譜構建階段，利用大模型衍生出各類加工模型，提高圖譜構建速度、降低人工工作量。

考慮到大模型訓練需要大量GPU算力資源和油氣行業通用語料，及油氣領域大模型通常由大型區域公司、集團公司整體布局建設，智通云聯推出油氣行業基礎大模型快速構建服務模式，方便用戶在局域網內訓練企業專屬“油氣行業基礎大模型”。同時，用戶可進一步開展多專業微調和強化訓練，形成不同“專業應用模型”，實現大模型應用快速落地。

大模型具有強大的泛化能力，單一模型可用于處理各種類型任務，如文本分類、實體識別、情感分析、問答系統、文本生成等。這意味著，一個油氣領域大模型可以同時處理多項不同任務。在預訓練階段，油氣領域大模型積累了豐富油氣行業知識和常識，添加少量如企業標準、歷史方案、公文等的細分領域特定數據，就可以得到適應特定任務或領域的大模型，極大減少了開發、維護不同模型的復雜性和成本。

智通云聯自研油氣領域大模型，已實現自動學習油氣行業知識、智能識別任務類型、準確識別內容中的違規部分及對應法規條目、總結歸納油氣行業知識、編寫提綱性內容的功能。現和石油石化勘探開發研究領域知名研究院聯合，針對油氣上游勘探開發相關業務，進行油氣基礎大模型訓練、領域模型微調和強化訓練，在研究類典型場景、生產類典型場景進行試點。

油氣領域大模型訓練成功后，可以在全業務領域的不同崗位上發揮作用，提供方案編寫、報告審核、問題研判、知識問答、工作策略推薦等服務，大幅度提高業務人員的工作效率和質量，全面賦能企業數智化轉型升級。典型應用場景如下：

--油氣田百事通：通過對某一油氣田開發過程的勘探開發數據、開發方案等資料的學習，大模型可以全面掌握該油田的勘探開發技術細節、地質油藏參數、單井歷史及鉆采參數等知識，幫助不同崗位業務人員隨時、全面了解該油田的歷史背景、開發現狀和未來趨勢，將數據獲取時間縮短80%以上，全面提升油田工作者的工作效率。

--技術研究助理：利用油氣田勘探、研究對象基礎資料、歷史研究成果等內容對大模型進行微調訓練，可形成勘探開發技術研究應用模型。該模型能夠幫助研究人員快速搜集數據，輔助編制研究報告、設計報告，并智能審核報告成果，把傳統“人工研究”轉變為“大模型研究、人工審查”的新模式，大幅度縮短研究周期，提升整體研究水平。

--生產作業督導：基于對現場一線生產作業規程和歷史資料學習，大模型可以：在基層隊生產作業任務開展前，智能設計操作方案和安全作業指導書；作業中，即時提醒操作標準規范；作業后，智能編寫作業總結報告。通過智能化督導，減少作業過程彎路、提升作業效率，將作業中人的不安全行為風險降到最低，全面提升安全生產的保障能力。

--分析決策秘書：針對勘探部署、井位論證、開發方案論證、生產指揮、應急指揮等重大決策場景，油氣大模型可以為決策者及時、準確提供數據、標準、案例等決策依據，智能研判問題、推薦策略建議，全面提升勘探開發重大決策的科學性和高效性，有效降低勘探開發風險，最大程度提高油氣開發效率。