主导核工业领域大模型全流程开发，解决数据冗余、多轮对话连贯性差、低频意图响应不稳定及用户偏好对齐难题...

【核工业大模型项目】

• 项目概述

  • 主导从0到1构建核工业领域大模型，应用于宁德核电“庄小航”数字化QE与秦山核电领域助理，助力核工业数字生产力全面落地。

• 主要挑战与解决方案

  1. 数据冗余问题
     • 挑战：原始问答数据约20万条，重复及低质量样本较多。
     • 方法：利用BERT聚类去重，将数据从20万精简至8万；构建560GB核工业领域预训练语料与10万条SFT问答对。
     • 成果：大幅降低冗余数据，提高训练效率与模型质量。
  2. 多轮对话连贯性差
     • 挑战：对话上下文信息不足，模型难以保持长程的逻辑一致。
     • 方法：创新多轮对话上下文拼接策略，提取上下文要点并在每轮对话中动态补充关键信息。
     • 成果：BLEU分数提升12%，多轮对话准确率提升17%，显著增强对话的连贯性与一致性。
  3. 低频意图响应不稳定
     • 挑战：低频意图数据不足，模型无法准确捕捉特定场景下的意图。
     • 方法：引入意图分布平衡Loss，强化低频意图泛化能力。
     • 成果：低频意图召回率提升6%，模型在多样化需求场景下表现更稳定。
  4. 用户偏好对齐难题
     • 挑战：不同用户群体需求多元，模型易产生与用户预期不匹配的答复。
     • 方法：结合DPO偏好优化技术，利用历史客服数据进行用户偏好对齐。
     • 成果：用户满意度由4.2提升至4.6，显著提升用户体验。
  5. 模型幻觉问题
     • 挑战：大模型在核工业等专业领域中产生不真实或误导性内容。
     • 方法：强化数据清洗与预处理，去除错误或具有误导性的样本；通过监督学习与奖励模型对输出进行约束和引导。
     • 成果：有效降低“幻觉”出现概率，提升专业性与可信度。
  6. 模型评估难题
     • 挑战：缺乏适用于核工业领域的专业评估标准。
     • 方法：结合业务场景设计多维度、细粒度评估指标（准确性、完整性、安全性、可靠性等），并引入领域专家的主观评价。
     • 成果：评估体系更全面客观，模型改进指向性更明确。
  7. 数据安全与隐私保护
     • 挑战：核工业数据敏感度高，要求严格的数据安全管理。
     • 方法：实施数据访问审计、加密、匿名化、脱敏等技术，探索联邦学习以进行分布式训练与共享。
     • 成果：有效保障数据安全与合规，降低数据泄露风险。
  8. 模型可解释性
     • 挑战：大模型“黑箱”属性强，缺乏清晰决策依据可能影响业务信任。
     • 方法：采用特征重要性分析、LIME、SHAP等可解释性增强手段，可视化模型决策过程；在模型设计中优先选择易于解释的结构或对模型进行简化。
     • 成果：提高模型决策透明度，便于业务专家理解与信赖。
  9. 持续学习与更新
     • 挑战：领域知识更新迭代快，模型易过时。
     • 方法：建立周期性收集和再训练机制，采用在线/增量学习以快速吸收新信息；定期评估模型性能并及时修正。
     • 成果：模型能持续保持对最新知识与需求的适配度，确保业务应用的稳定性与前瞻性。

• 量化成果

  • 数据去重后从20万精简至8万条，训练效率和质量显著提升
  • BLEU分数提升12%，多轮对话准确率提高17%
  • 低频意图召回率提升6%
  • 用户满意度由4.2提升至4.6
  • 历经18版迭代优化，正式部署于宁德核电与秦山核电，助力核工业数字化创新

上述经验可体现在构建大型语言模型的完整流程和关键技术突破上，能够为后续其他行业的模型研发与应用提供可行路径和经验借鉴。

1. 核工业大模型全流程实践：从数据预处理到多轮对话优化
2. 核领域大型语言模型构建：创新技术与部署成果
3. 核电数字化赋能：大模型训练与迭代优化
4. 核工业智能助手研发：多维度评估与持续学习之路

1. 【核能大模型训练与迭代】
2. 【核工业智能语料构建与多轮对话优化】
3. 【核电数字化赋能：大模型精调与部署】
4. 【核领域AI助手研发：多维度评估与持续学习】

在构建560GB核工业预训练语料与10万条SFT问答对时，针对语料比例失衡问题，可通过“主题分层抽样+意图聚类筛选”的方式对不同类别和用途的数据进行平衡采样，确保模型在预训练与下游微调阶段的需求兼顾并减少过度偏向。