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文章节选于《云栖战略参考》

2023年底，百模大战基本宣告竣事，中国市场真正有实力留存下来做基础模子的厂商或许不凌驾10家。2024年，迎接下一轮AI生长，大模子应用接棒。各人都最先思索怎样在这一轮新的排位赛中率先突出重围，以及究竟怎么用并用好大模子。

基于这些考量，阿里云围绕离线训练、在线工具以及清静等功效，在2023年10月推出了“阿里云百炼”平台，并在2024年3月在功效上实现了一轮大规模的迭代升级。

从宣布至今，阿里云百炼已经在多个行业中展现出强盛的赋能能力。例如，电力行业是一个多学科交织、专业性和重大性都极高的行业，需集成先进电力工程、能源转换与传输、电网自动化与控制、可再生能源和智能电网等手艺，来实时运营一个可靠清静、多条理、普遍互联的国民基础设施网络。

在新型电力系统建设等新挑战和智能决议等新手艺的攻击下，电力行业正处于能源革命与数字革命相融并进的要害时期。在此配景下，电力行业迫切需要将人工智能与电力营业有机融合，包括快速实现智能感知和智能决议、高级数据的智能剖析等。

然而，电力行业的特殊性和重大性给通用大模子应用带来一系列难题，包括：模子所包括的参数目重大，训练和安排对算力的消耗十分重大，本钱高昂；模子可诠释性仍然较弱，通常需要增添内容管控手段，包管效果的清静性；模子对训练数据依赖性仍然很强，对凌驾训练数据的使命效果不尽如人意。

同时，在重大手艺含量的电力行业，AI应用落地也泛起一系列难点，例如电力属于高度专业化和重大的领域,行业内有专业术语和标准，而通用大模子可能不相识或混淆这些术语；差别行业的数据特点各不相同，电力行业的数据可能涉及到时间序列数据、能源消耗数据、市场价钱数据等多种类型，通用大模子未必能够有用地处置惩罚这些多样化的数据；电网企业通常需要个性化的解决计划以知足奇异营业需求；电力行业涉及大宗客户数据和敏感信息，受到严酷的规则和合规性要求羁系，因此数据隐私和清静性是至关主要的思量因素。

无论是通用大模子所带来的高门槛，照旧电力行业重大性和特殊性所提出的特殊要求，这些都对大模子在电力行业的应用提出了挑战。在这样的配景下，sa36沙龙国际集团与阿里云围绕打造电力行业大模子场景下的算力资源、语料处置惩罚、定制化训练、数据清静包管等多领域，开展深度相助。

为了增强模子的稳固性与精准性，sa36沙龙国际集团借助百炼通过行业无监视数据举行自监视训练，接纳有监视数据举行有监视的调优。

第一阶段，增量预训练(PT，Continue PreTraining)，在海量文档数据举行大模子的二次预训练，以注入电力领域专业知识。

第二阶段，有监视微调(SFT，Supervised Fine-tuning)，结构指令微调数据集，在预训练模子基础上做指令精调，以对齐指令意图。

第三阶段，RM(Reward Model)奖励模子建模，结构人类偏好排序数据集，训练奖励模子，用来对齐人类偏好。

第四阶段，基于人类反响的强化学习(RLHF)，用奖励模子来训练SFT模子，天生模子使用奖励或处分来更新其战略，以便天生更高质量、更切合人类偏好的文本。

sa36沙龙国际集团通过百炼深度融合电力行业特征，构建Prompt工程，实现了治理智能化、营业自动化和效劳互动化。

除此之外，sa36沙龙国际集团依托阿里云百炼构建了多层级大模子产品，包括电力行业大模子、电力企业大模子、专业场景大模子，以知足差别市场应用需求；同时打造富厚应用场景，诸如账单智能解读、电力问答、智能问数等，支持差别专业智能化需求。

作为专业场景大模子应用——“电力账单解读智能助手”可以取代电力计费专家，解读种种专业账单，为电力客户答疑解惑，并依据电价政策、电费盘算规则及电力营业规范，提出针对性的节能建议。例如，它能通过自然语言交互自动获取客户信息匹配电费账单信息；围绕电费电量疑问开展交互式诊断剖析；资助剖析开通峰谷用电可行性；资助剖析电费频仍催交闹心事。测试情形下，电力账单AI解读的应用让电费账单效劳交互效率提高明50%、人工处置惩罚工单量下降超70%。

除了sa36沙龙国际集团，央视网、亚信科技等企业也都已率先在阿里云百炼上开发专属模子和应用，大模子正引发千行百业的新一轮立异。