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| 內容簡介： |
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本书是一部系统探讨大模型技术在矿山行业应用的专著。书中聚焦矿山智能化转型发展的关键阶段，深入分析了大模型技术在矿山领域的发展现状、面临的挑战以及未来的应用趋势，以太阳石矿山大模型为例详细介绍了矿山大模型的技术体系和测评体系，并对其典型应用案例矿山百通、矿山知行、矿山中控、矿山视巡等平台进行了全面阐述，为矿山行业应用大模型提供了可复制的经验与借鉴案例。本书主要面向高等院校、科研院所、矿山一线科研工作者等矿山行业从业人员作为矿山大模型技术参考读物使用，也可以作为对矿山大模型技术感兴趣的读者入门之用。
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| 目錄：
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1 绪论
1.1 大模型介绍
1.2 大模型发展历程
1.3 大模型基础
1.3.1 Transformer模型
1.3.2 生成式预训练模型
1.3.3 大模型结构
1.4 大模型的分类
1.4.1 根据输入数据的类型进行分类
1.4.2 根据主要使用的技术进行分类
1.4.3 根据应用领域进行分类
1.4.4 根据可访问性进行分类
1.5 小结
2 矿山大模型概况
2.1 矿山行业基本情况
2.1.1 矿业与矿产资源
2.1.2 矿山行业发展现状
2.1.3 矿山数字化转型
2.2 矿山大模型发展现状
2.3 矿山大模型建设思路
2.4 小结
3 矿山大模型技术体系
3.1 数据预处理
3.1.1 数据收集
3.1.2 数据标签体系
3.1.3 数据标准化
3.1.4 数据集配比
3.1.5 数据库的构建与数据的存储
3.2 预训练
3.2.1 预训练模型发展
3.2.2 自监督学习模型
3.2.3 自然语言模型预训练技术
3.2.4 视觉模型预训练技术
3.2.5 模型预训练提升方法
3.2.6 预训练模型研究方向
3.3 模型微调
3.3.1 大模型微调概述
3.3.2 微调方法及技术
3.3.3 微调效果评估与优化
3.3.4 矿山大模型微调实践
3.4 模型部署与推理
3.4.1 模型部署推理框架
3.4.2 模型推理服务优化技术
3.5 模型安全评估
3.5.1 大模型安全性问题分类
3.5.2 大模型安全风险挑战
3.5.3 矿山大模型安全评估实践
3.6 模型应用
3.6.1 提示词工程
3.6.2 RAG
3.6.3 Agent
3.6.4 具身智能
3.7 其他技术
3.7.1 分布式训练
3.7.2 强化学习
3.8 小结
4 矿山大模型测评体系
4.1 测评指标体系的构建
4.1.1 基础指标
4.1.2 性能指标
4.1.3 矿山应用指标
4.1.4 安全能力指标
4.2 测评数据集的构建
4.2.1 大模型通用测评数据集
4.2.2 矿山大模型专用测评数据集
4.3 测评方法与工具
4.3.1 大模型测评方法
4.3.2 大模型测评工具
4.4 小结
5 矿山大模型应用案例
5.1 矿山行业出版领域大模型——矿山百通
5.1.1 背景
5.1.2 技术概述
5.1.3 功能与特点
5.1.4 小结
5.2 矿山认知服务交互平台——矿山知行
5.2.1 背景
5.2.2 平台架构
5.2.3 应用案例
5.2.4 小结
5.3 融合大模型的矿山软件——矿山中控
5.3.1 背景
5.3.2 技术概述
5.3.3 功能与特点
5.3.4 小结
5.4 矿山行业视觉领域应用——矿山视巡
5.4.1 背景
5.4.2 技术概要
5.4.3 功能与特点
5.4.4 小结
5.5 小结
6 矿山大模型当前面临的挑战
6.1 算力资源不足
6.1.1 算力资源利用率低
6.1.2 算力资源分配不均
6.1.3 算力需求高
6.1.4 算力成本高
6.2 数据安全与隐私保护
6.2.1 数据泄露与安全威胁
6.2.2 隐私保护与合规要求
6.3 人才资源短缺
6.3.1 高技术人才匮乏
6.3.2 人才结构不合理
6.4 煤矿复杂的生产环境和语义鸿沟
6.4.1 复杂恶劣的环境挑战
6.4.2 困难重重的数据整合
6.4.3 高标准的推理结果要求
6.4.4 难以逾越的行业语义鸿沟
6.5 小结
7 总结与展望
参考文献
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