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第264章 哈欠（第4页）

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