人工智能大模型工业应用准确性测评（2024-3）PPT(22页).pptx

### 人工智能大模型工业应用准确性测评（2024-3） #### 一、背景与意义 当前，随着人工智能技术的飞速发展，大模型在工业领域的应用日益广泛。为了更好地推动人工智能技术与工业生产的深度融合，中国工业互联网研究院联合香港科技大学、中国经济信息社等机构深入研究了大模型在工业领域的应用性能、技术架构以及标准体系，并在此基础上发布了《人工智能大模型工业应用准确性测评》报告。此报告旨在评估和比较国内外代表性大模型在工业场景中的表现，为相关企业提供决策依据和技术支持。 #### 二、测评目标与范围 本次测评的目标是全面评估大模型在工业应用场景下的准确性，包括但不限于知识问答、数据分析、工程建模、文档生成和代码理解等方面。通过对这些场景的深入研究和测试，旨在发现不同模型的优势和不足，从而指导工业界更加合理地选择和应用合适的人工智能技术。 #### 三、测评内容与方法 ##### 1. 题目类型与数量 - **知识问答**：共144道题目。 - **数据分析**：共20道题目。 - **工程建模**：共100道题目。 - **文本生成**：共40道题目。 - **代码理解**：共150道题目。 这些题目涵盖了石化化工等行业，旨在全面考察模型在工业领域的适应性和准确性。 ##### 2. 评分机制 - **题目得分**：根据具体的评分细则进行评分，确保公平公正。 - **场景得分**：将所有题目得分进行归一化处理后计算得出，若存在细分场景，则计算细分场景的平均成绩。 - **综合评分**：基于各个场景的算数平均分得出最终的综合评分。 为了提高测评的准确性和可靠性，本次测评采用了先进的评分机制。利用GPT-4对标准答案进行整理，并通过人工校验来提升判分标准的科学性。然后，通过GPT-4进行自动判分，减少人为因素带来的误差。 ##### 3. 测评流程 - **筛选题目**：根据场景、难度和行业特点，选取具备标准答案的题目作为测试题。 - **进行问答**：调用待测试的大模型API收集答案。 - **进行判分**：利用GPT-4根据评分标准进行评分，并通过人工校验确保准确性。 #### 四、测评结果与分析 测评结果显示，在综合能力方面，GPT-4表现出色，处于领先地位。而国内的文心一言、ChatGLM等模型紧随其后，在多个方面的表现超越了GPT-3.5，显示出国内大模型在工业应用领域具有较强的竞争力。 #### 五、结论与建议 通过对国内外代表性大模型在工业应用场景中的测试和评估，本报告不仅揭示了各模型的优点和不足之处，还为企业提供了选择和应用合适的人工智能技术的参考依据。未来，随着技术的不断进步和发展，人工智能将在工业领域发挥更大的作用。同时，建议企业根据自身的实际情况和技术需求，选择最符合自身需求的大模型，以实现更高效、更精准的工业生产和服务。 《人工智能大模型工业应用准确性测评》报告通过详实的数据和科学的方法，为人工智能技术在工业领域的应用提供了一种新的视角和参考标准，对于推动我国工业智能化进程具有重要的意义。