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ChatGPT对电力行业的影响

近几个月,由人工智能技术驱动的自然语言处理模型ChatGPT引发全球广泛关注,其火爆程度超乎人们想象。继2022年年底以最快速度5天突破100万注册用户之后,仅过了2个月,ChatGPT的月活用户突破1亿,引起各方关注。

ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的一款由人工智能技术驱动的自然语言处理工具。ChatGPT中的GPT是Generative Pre-trained Transformer(生成型预训练变换模型)的缩写。

作为一个语言模型,ChatGPT效果惊艳,对于人类自然语言的理解和处理表现得游刃有余。究其原因,一是技术方面,ChatGPT采用人类强化反馈学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)和基于上下文的提示学习技术,模型训练时将人类对算法结果实时反馈,同时模仿人类的提问直接输入模型。二是数据方面,模型预训练数据量达到45TB,学习了大量的文本和对话集合,认知能力得到显著提升。

人工智能会取代一部分创造性不高、创新性不强的工作,对于需要判断力、创造力等推理能力需求高的工作,人类和人工智能将共存协作。电力领域业务专业性强、复杂度高,单靠人工智能无法满足安全、精准的运行要求,借助强大的ChatGPT技术辅助电力业务应用是目前的研究趋势。

在电力营销领域,ChatGPT可用于创建能与客户进行对话的聊天机器人,将其用于客服智能问答应用,实现全天候不间断服务,解决客服中心运营资源短缺的难题。

在电力运检领域,ChatGPT可用于工单、工作票的文本自动生成。检修人员无需更改自己的表述习惯,由智能应用自动分析关键信息并自动生成表单,减轻检修人员的工作压力,提升记录、归档流程效率。同样,ChatGPT也可用于电力调度领域,服务智慧城市电网调度业务,辅助生成调度操作票。

ChatGPT属于认知智能领域的应用之一,将其在电力业务场景进行落地应用面临诸多挑战。在技术层面,ChatGPT依托模型GPT-3.5,其前身模型GPT-3训练数据量达45TB,总训练成本超过1200万美元,对数据量、算力要求极高,这是电力行业数据智能落地应用的首要难点。在应用层面,ChatGPT也有一定的局限。

由于训练数据有效性截至2021年,相较传统搜索引擎,其无法实时访问最新的事件进展。因此,要在电力行业推进该项技术落地,还需进一步布局具备国际领先水平的数据算力,推动电力乃至能源行业领域数据共享、互通。


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