中新網(wǎng)北京9月8日電 (楊宏偉)8日，中國工程院院士、清華大學(xué)計算機系教授、海致科技首席科學(xué)家鄭緯民在北京演示發(fā)布了由海致科技與高性能圖計算院士工作站共同開發(fā)的“Atlas LLM知識圖譜與大模型融合應(yīng)用平臺”。

該平臺面向廣大B端用戶，運用知識圖譜這項人工智能基礎(chǔ)技術(shù)，幫助大模型在企業(yè)級和工業(yè)界應(yīng)用中克服“幻覺”，實現(xiàn)基于行業(yè)與場景的精準推演。該產(chǎn)品目前已經(jīng)在能源、金融、政務(wù)等領(lǐng)域的場景中進行部署和應(yīng)用，力圖打通通用人工智能進入B端和工業(yè)應(yīng)用的“最后一公里”。

大語言模型(LLM)所表現(xiàn)出的跨領(lǐng)域通用性、快速自主學(xué)習(xí)和自我改進的能力無疑是革命性的。但由于它的基本工作方式是分析文本中的詞匯、句法結(jié)構(gòu)、語義信息等，并捕捉它們之間的模式和概率分布，因此，它更傾向于基于統(tǒng)計規(guī)律生成回答，而非進行深入的邏輯推理或形成高級的認知能力。

另外，它在生成文本時可能會受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見和誤導(dǎo)性信息，在某些情況下可能會產(chǎn)生不準確或不合理的回答。對于這種基于技術(shù)特征產(chǎn)生的瑕疵，人們將其形象比喻為“大模型幻覺”，這也是以大模型為代表的通用人工智能進入嚴謹B端應(yīng)用的最大挑戰(zhàn)。

知識圖譜是另一種被廣泛應(yīng)用的人工智能基礎(chǔ)技術(shù)，通過對語義網(wǎng)絡(luò)進行建模，以結(jié)構(gòu)化的形式描述客觀世界中實體及關(guān)系，被廣泛應(yīng)用于知識推理。基于知識圖譜的知識推理在離散符號表示的基礎(chǔ)上，通過推理路徑、邏輯規(guī)則等輔助手段，對推理過程進行解釋，為實現(xiàn)“可解釋人工智能”提供了重要途徑。

“當(dāng)大模型從C端走向B端，它就像從玩具走向工具，而工具的精確性至關(guān)重要。”鄭緯民在接受記者采訪時表示，“知識圖譜作為更加類腦的人工智能工具，其精確的知識推導(dǎo)能力就可以跟大模型構(gòu)成非常好的相互補充，反過來，大模型的快速學(xué)習(xí)能力，對于知識圖譜的知識生成也產(chǎn)生了很好的促進。"

海致科技CTO楊娟博士介紹說，海致 Atlas LLM大模型融合應(yīng)用平臺有三個非常獨特的定位：一是在全過程實現(xiàn)了知識圖譜與大模型的交互，有效克服大模型幻覺對工業(yè)應(yīng)用的干擾；二是更好管理了客戶已有的豐富的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，將其與大模型成果統(tǒng)一整理，避免重復(fù)造輪子，使得計算更高效，應(yīng)用更精確；三是能夠幫助客戶切換和靈活應(yīng)用不同的開源大模型，實現(xiàn)更高性價比的場景應(yīng)用。

海致科技高級副總裁瞿珂介紹稱，通過大模型極大地提高知識抽取和融合的過程效率，一方面，通過大模型對故障設(shè)備及關(guān)聯(lián)量測值的快速提取，幫助知識圖譜完成特征圖的快速構(gòu)建，提高效率；另一方面，也可以通過業(yè)務(wù)專家對大模型自動生成的特征圖進行更為高效的校驗，固化和校準故障特征的經(jīng)驗知識，確保質(zhì)量。”

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