摘 要 在碳達峰、碳中和的年夜佈景下，儲能科學作為一門信息密集、多學科穿插的研討領域，急切需求新研討方式以應對其日益復雜的難題與挑戰。隨著人工智能技術的疾速發展，年夜語言模子在文本處理、信息搜集與整合、圖片與視頻天生等領域獲得了宏大的勝利，其應用也在逐漸延長至天然科學研討領域，并在晉陞科研效力等方面展現出了宏大的潛力，無望助力儲能科學應對未來挑戰。本文起首以ChatGPT為例，回顧了人工智能和年夜語言模子領域的嚴重進展，從社會生涯和科學研討兩方面剖析了這些進展所產生的影響，收拾了國內重點的年夜語言模子；然后結合儲能領域的具體案例介紹年夜語言模子的基礎概念及道理，并從信息處理、信息天生和系統集成三個方面詳細探討年夜語言模子在儲能研討中的應用，凸顯這一全新研討方式的實際後果與發展遠景；最后結合具體時代佈景，指出年夜語言模子與儲能穿插研討的挑戰與未來發展標的目的，并對這一新領域做出總結和瞻望。
關鍵詞 年夜語言模子；人工智能；儲能技術；二次電池
隨著全包養球動力消費的急劇增長，傳統化石燃料形成的環境淨化問題日益凸起，化石動力乾涸問題亦不成忽視。發展先進儲能技術，應用風能、太陽能等清潔可再生動力成為應對未來動力危機與環境問題的主要手腕。盡管以鋰離子電池為代表的先進儲能技術在當代社會的電動路況、消費電子器件、智能電網等領域獲得了廣泛短期包養的應用，高能量密度(>500 Wh/kg)、高功率密度(>4 C)、長循環壽命(>15000圈)、高平安性等新需求對未來儲能技術的發展提出了更高的請求。經過數十年的疾速發展，儲能領域數據與信息疾速累積、資料體系與你可是我們社區最有出息的人了。從小成績好，考上制造工藝日益復雜、年夜規模集成應用對系統治理請求越發嚴苛，是以包養行情儲能行業的進一個步驟發展面臨著全新的宏大挑戰，也急切需求新研討方式的參與來創造新的機遇與發展空間。
近年來，人工智能領域的年夜模子疾速發展，涌現出諸多令人矚目標結果，例如戰勝世界圍棋冠軍的AlphaGo和能夠高精度預測卵白質結構的AlphaFold，這些年夜模子正在引領產業的變革。年夜語言模子(large language model，LLM)是一種旨在懂得和天生人類語言的人工智能年夜模子，盡管其發展歷史不長，但近期在文本處理與天生、圖片天生、視頻天生等領域實現了疾速發展。LLM由于具有出色的語義懂得才能和強年夜的遷移學習才能，在諸多應用領包養域遭到了越來越廣泛的關注。例如， OpenAI研討實驗室于2018年6月開發了GPT-1，通過在分歧的未標記文本語料庫上對天生式語言模子進行預訓練，隨后針對特定任務對模子進行有區別的微調，晉陞了模子在常識推理、問答等方面的才能。2019年2月，OpenAI應用一個包括數百萬個網頁的數據庫WebText讓語言模子進行無監督學習，進一個步驟開發了GPT-2。2020年5月，OpenAI開發了GPT-3，該模子在翻譯、問答等任務中展現出優異的機能。2022年11月，OpenAI發布了ChatGPT(chat generative pre-trained transformer)。截至2023年1月末，ChatGPT的用戶破億，成為有史以來增長最快的消費應用軟件。2023年3月，GPT-4發布，支撐圖片輸進，加倍靠得住和具有創造力。隨后，OpenAI基于Transformer和擴散模子架構，開發了視頻天生模子Sora，再次展現了年夜語言模子的宏大潛力。
年夜語言模子的誕生對人類社會生涯和科學研討產生了深遠的影響。在社會生涯方面，年夜語言模子可以更好地處理天然語言，進行信息的搜集與收拾，從而對傳統的搜刮引擎、咨詢服務等行業產生極年夜的沖擊；微軟已經在其Office系列辦公軟件中植進Copilot，預示著未來的辦公軟件將進一個步驟智能化、便捷化。OpenAI團隊和賓夕法尼亞年夜學的研討人員指出，在american包養約80%的任務中至多10%的任務任務遭到年夜語言模子的影響，約19%的任務中至多50%的任務任務遭到年夜語言模子的影響，服務業遭到的影響將包養網推薦年夜于制造業。在科學研討方面，年夜語言模子可以幫助批量處理文獻、搜集與處理數據、撰寫代碼，成為一款強年夜而有用的科研輔助東西，將科研任務者從一些簡單重復性的任務中束縛出來，從而進步科研效力。
與此同時，國內的年夜語言模子也在不斷發展，如百度的文心一言、騰訊的混元、科年夜訊飛的訊飛星火、智譜華章的智譜清言等。這些模子的效能正向著具體化、專業化的標的目的發展。此中，文心一言具備必定的文學創作、商業案牘創作、數理邏輯推算、中文懂得和多模態天生才能；混元能夠針對文檔、會議、廣告和營銷場景供給多樣化的服務；訊飛星火具有文本天生、語言懂得、知識問答、邏輯推理、數學才能、代碼才能和多模態才能；智譜清言具備通用問答、總結、翻譯文檔、代碼天生、創意寫作、剖析數據等才能。迄今，國內外已有數十甚至數百種年夜語言模子被公開報道(圖1)。
年夜語言模子的應用逐漸拓展至天然科學研討中，給儲能技術發展與行業應用帶來了全新的機遇。本文起首介紹年夜語言模子的相關概念，然后從信息處理、信息天生、系統集成等三個方面探討年夜語言模子在儲能研討領域中的應用，最后總結這一穿插領域發展當前所面臨的重要挑戰，并瞻望未來的發展標的目的。
1 年夜語言模子相關概念解析
為更周全、深刻懂得年夜語言模子在儲能研討中的應用，本節將介紹年夜語言模子、人工神經網絡和天生式語言模子這三個焦點基礎概念，簡要概述年夜語言模包養網子的任務道理，從而幫助讀者更好地輿解年夜語言模子在儲能領域中的應用案例及現階段面臨的重要包養網挑戰。
1.1 年夜語言模子
年夜語言模子指應用大批文本數據訓練、包括大批模子參數、用包養行情于天然語言處理的深度學習模子。年夜模子的“年夜”體現在兩個方面：一方面是訓練數據量年夜；另一方面是模子參數量年夜，常達億以上規模。GPT是具有代表性、影響力較年夜的年夜語言模子，歷代GPT的比較如表1所示。此中，GPT-4的訓練模子參數量高包養網推薦達3000億，且支撐多模態學習任務，例如讀取圖片中信息或許根據文字天生對應圖片。比來，化學年夜語言模子發展迅猛，例如北京科學智能研討院等發展的年夜原子模子DPA-2，無望在儲能化學機制探討和儲能資料設計等領域中實現廣泛應用。
表1 對GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4的比較
1.2 人工神經網絡模子
年夜語言模子的基礎結構為人工神經網絡(圖2)。人工神經網絡借鑒了神經元間彼此聯系的心理構造和傳遞信息的心理效能，可以用于回歸、分類等任務。最簡單的神經網絡由輸進層、隱躲層和輸出層組成，每一層由多個神經元組成。對于單個神經元，在接受上一層神經元的數據并經過計算處理后，將數據傳遞給下一層神經元。人工神經網絡能擬合高度非線性的場景，且適用于處理復雜多變的天然語言。
人工神經網絡模子已經被廣泛應用于儲能研討領域，包含儲能資料設計與儲能器件治理。例如，麻省理工的Jeffrey Grossman傳授團隊近日提出COSNet(composition-structure bimodal network)模子預測物質性質，顯著下降了禁帶寬度、固態電解質中的鋰離子電導率等性質的預測誤差。電子科技年夜學劉芯言等采用長短期記憶循環神經網絡模子預測鋰硫電池、鋰離子電池的循環壽命，并提醒了影響電池循環壽命的關鍵原因。
1.3 天生式語言模子
天生式語言模子是一種樹立在一系列條件概率基礎上的模子。該模子先接受輸進詞語
，再通過條件概率
獲得后續各種能夠天生詞語的概率，最后綜合考慮條件概率和語法，產生新的詞語(圖3)。年夜語言模子的天生內容不局限于語言，還有表格、代碼等，多樣化的信息呈現方法使得年夜語言模子能夠用于信息處理。但今朝在將通用天生模子直接應用于專業性的化學問題時，模子的準確率較低。例如，ChatGPT預測分子的油水分派系數的相對均勻誤差為31%；ChatGPT將分子名稱轉化到SMILES的正確率僅為26%。是以，開發儲能研討領域的高質量數據集和專業性天生式語言模子非常需要。
2 年夜語言模子在儲能領域的應用
本節將從“信息處理”“信息天生”和“系統集成”三部門介紹年夜語言模子在儲能研討中的應用。
2.1 信息處理
儲能是當前學術研討的主要前沿與熱點標的目的，天天都有大包養網批文獻發表。以鋰離子電池為例，2023年Web of Science平臺收錄的文獻超過了36000篇(檢索詞：lithium ion batter*)。雖然龐年夜的文獻與數據積累可以為該領域研討者供給大批的參考，但同包養網時也帶來新的挑戰。一方面，個人幾乎不成能依附傳統方法閱讀完領域內一切的文獻與資料；另一方面，研討學術急切需求的信息也經包養常淹沒在知識的陸地中而難以被疾速檢索到。年夜語言模子能顯著加速文獻信息的處理過程，給儲能研討從業者供給了強年夜的新東西。例如加州年夜學伯克利分校Omar M. Yaghi傳授團隊構建了ChatGPT化學助手來加快MOF(metal-organic framework)資料的設計開發(圖4)。ChatGPT化學助手任務流程如圖4(a)所示，起首通過Python法式將已發表文獻分為文本片斷包養，再經過篩選獲得需求的文本片斷，隨后對文本進行分類，并從中掏出與分解信息有關的段落，最后通過電話掛斷後，小姑娘又開始刷短視頻。宋微關心地問：訓練獲得包養網的語言模子以表格的情勢呈現出文獻的數據。在獲得的分解數據表格的基礎上，可以通過向年夜語言模子提問直接獲得MOF分解方面的專業答覆，最后結合領域專家知識開發后續資料分解實驗。和傳統的人工輸進文獻比擬，AI輔助的信息彙集過程雖然使精度略有降落[圖4(c)]，但處理每篇文獻所需求的總時間可以下降到人工處理文獻所需時間的三分之一[圖4(b)]。ChatGPT化學助手最終在預測MOF資料結晶性方面實現了87%的準確率，并初步確認了MOF結晶過程中的主要原因。
除了傳統的年夜語言模子，專注于科研領域的年夜語言模子也正在涌現。為了疾速搜集結構化數據集，新南威爾士年夜學Bram Hoex傳授團隊提出了一種新的天然語言處理任務，結構化信息推理。科學家能夠通過在其領域內選擇高質量的綜述文章來開發模子，從而批量獲得資料和器件信息，如成分、結構、制備條件等。為了便于年夜語言模子高效懂得化學分子信息，噴鼻港理工年夜學李青傳授團隊開發了一種用于分子翻譯的MolReGPT框架，能夠完成根據分子結構獲取分子性質與描寫性信息以及根據文本陳述獲取目標分子的任務。
年夜語言模子能夠以多種有用的方法呈現其加工后的信息。對于段落與文本，年夜語言模子能夠對其進行分類，從大批的文本中精煉出有價值的信息，減少研討者文本處理的時間。對于數據，研討者可以請求年夜語言模子以必定的格局呈現數據，好比流程圖、圖片和表格。研討者可以借助年夜語言模子將傳統的資料分解文字，并轉化成簡潔的流程圖，從而使得資料分解過程的描寫簡化、規范化(圖5)。圖5(a)對比了兩種分解表述方法(段落包養網的文字表述與分步明確的流程圖表述)的可讀性，此中F-K值(flesch-kincaid grade level score of readability)越低表白可讀性越高。由此可見，流程圖相較于段落式的表達具有更高的可讀性。
盡管能夠極年夜地進步文獻閱讀和收拾速率，現階段的年夜語言模子仍然存在弊病。起首，由于模子對領域知識的清楚較為匱乏或許訓練模子的數據集中存在錯誤信息，模子能夠天生單方面甚至錯誤的信息，從而帶來信息誤導。其次，年夜語言模子的訓練集來源于網絡，其信息必定有一個確定的截止時間點，由于截止時間點后的信息并不在模子的訓練集內，導致其天生的內容具有滯后性。是以，在線查詢和更換新的資料語料包養庫等是今朝年夜語言模子發展的主要標的目的之一。最后，年夜語言模子的推理才能仍然無限，難以在前沿研討領域供給原創性信息。荷蘭瓦格寧根年夜學Arjen Wals傳授團隊對ChatGPT的SWOT(strengths, weaknesses, opportunities and threats)剖析指出，這項人工智能技術對其供給的信息缺少深刻的懂得，難以保證其供給信息的質量，并且缺乏更高階的思慮方法。前福布斯理事會成員、首席創新官Stefan H包養網arrer指出，年夜語言模子難以為其供給的信息負責，其供女大生包養俱樂部給的信息缺少通明性和可解釋性。
2.2 信息天生
創新性設法在儲能研討中至關主要，但新設法的提出不僅需求研討者具有豐富的儲能知識，還需求個人長時間的思慮與靈感。年夜語言模子能夠年夜年夜下降提出新設法的時間本錢，因為它能夠集結數以億計的互聯網用戶的設法。例如，向ChatGPT提問“請問若何解決電池的易燃易爆問題？”ChatGPT給出了10個解決計劃：更好的電池設計、電池治理系統(battery management system, BMS)、溫度把持、固態電池、耐火電池外包養女人殼、具有關閉效能的電池隔閡、平安檢查、平安教導、公道的收受接管和遺棄體系、研討一起配合。這樣一個僅僅耗時數秒的對話，就能讓研討者獲得眾多分歧角度的謎底。當要清楚某一具體科學知識時，年夜語言模子能夠供給疾速、個性化的答覆，這下降了年夜眾清楚科學知識的門檻。當研討團隊需求對某一科學問題展開討論時，年夜語言模子能夠作為一個有豐富知識儲備的團隊成員參與討論，甚至包養女人參與決策。
通過必定的處理方法，年夜語言模子的研討者可以進步模子所產生設法的質量：其一，研討者可以在整合模子供給的答覆后，再次向模子發問，從而獲得更高質量的答覆；其二，雖然年夜語言模子的設法總體缺乏創新性，可是研討者可以請求年夜語言模子從其供給的設法中篩選出相對更具有原創性或實用性的設法。
年夜語言模子在報告與論文撰寫方面的才能遭到了廣泛關注。年夜語言模子能夠根據研討者的請求，疾速天生含有較多信息并且格局規整、有邏輯的文本，這種才能可以用于給文本打草稿，從而加快文本撰寫的速率，並且年夜語言模子還能夠幫助研討者減少語法的低級錯誤，并對文本加以潤色修正。
具備必定的編程才能是開展儲強人工智能研討的條件條件，而年夜語言模子極年夜地下降了研討者編程的門檻，包含輔助代碼撰寫、修正以及注釋。Chen等OpenAI研討者通過對已有的GPT模子進行微調，獲得Codex模子，該模子能夠較好地解決面試級別難度的編程問題。代碼修正方面，基于年夜語言模子的Codex、CodeBERT和Conversational APR相繼被提出。Codex所支撐的Copilot具備自動填充、補全代碼的效能，還能對天生的代碼進行注釋，使代碼的可讀性與可解釋性更優。
2.3 系統集成
結合上述信息處理與信息天生效能，年夜語言模子無望與現有儲能研討手腕及新興技術(高通量實驗、智能機器人等)集成，推動儲能資料研發、儲能工業生產與儲能系統運維進一個步驟向智能化標的目的發展。
在儲能資料研發方面，中國科學院外籍院士、英國利物浦年夜學傳授Andrew I. Cooper的團隊2020年研發了可移動機器人，用于尋找更優的用于光解水制氫的光催化劑。該機器人在8天內共自立執行了688次實驗，并通過貝葉斯搜刮算法從十個維度改變實驗條件，最終找到產氫速度達到21.05 μmol/h的光催化劑混雜物，約為實驗開始時基準光催化劑3.36 μmol/h的產氫速度的6倍。但該團隊也指出了其任務的缺乏：該機器人沒有學習已有的化學知識，也不包含任何物理模子。
一種天然的改進設法是通過年夜語言模子的信息處理效能來學習已有的文獻數據，將已有的物理、化學知識嵌進智能機器人。2022年，中國科學技術年夜學江俊傳授團隊研發出由服務平臺、可移動機器人、任務站和計算年夜腦組成的“機器化學家”(圖6)，它能夠閱讀文獻、提出假設、執行自動化操縱、剖析實驗數據、訓練機器學習模子并反饋產生新的假設。實際機能方面，“全流程人工智能化學家”閱包養網讀了159包養網79篇論文，從文獻的4865個分子中篩選出發射波長位于可見光波段的具有湊集誘導發射特徵的生物相容性發光體，并確定了發光體的最佳濃度為20 mmol擺佈[圖6(b)]。在另一個實驗中，機器化學家通過篩選將實驗次數下降到207次，年夜年夜進步了基于MIL-101 MOF的高熵電催化劑包養意思的設計與分解效力，并且最終從中選掏出雷同電流密度下過電勢最低的電催化劑。具體而言，隨著實驗的開展與模子的迭代，207次實驗中分歧電催化劑在5 mA/cm2的電流密度下的過電勢總體呈降落趨勢[圖6(c)]。這一結果體現了機器化學家在自立篩選發現新催化劑資料方面的可行性與宏大潛力。
最新的智能機器人將數據庫篩選與檢索、文本發掘、機器學習、主動學習和機器人技術相結合，樹立包養從數據獲取到產品迭代一體化的自立人工智能實驗室，以高勝利率分解了滿足請求的新型資料，證明了人工智能驅動平臺在自立發現新資料方面的有用性，并推動了文獻知識、計算化學和機器人技術的進一個步驟協同發展。2023年，american加州年夜學伯克利分校的Gerbrand Ceder傳授團隊開發了用于無機粉末固態分解的自立實驗室A-Lab平臺[圖7(a)]。起首，該平臺應用數據庫篩選與文本發掘戰略獲得項目所需數據集，在Materials Project數據庫中穿插篩選理論可行可是實驗中未報道的數據，并在24304篇出書物中提取到33343個固態樣品分解計劃。然后，該平臺應用兩套機器學習模子分別供給五個初始分解配方以及分解溫度，通過調用三個基于機器人技術的集成任務站進行實驗，分別用于樣品制備、加熱和表征。最后，平臺自鎖卻被鏡頭挑中。由於兩位女性都年輕且有吸引力，她動檢驗產品質量，若該輪實驗分解產物未能達到所需目標50%以上的產率，平臺將繼續應用基于主動學習的自立反應路線優化模塊進包養價格ptt行迭代實驗，并對掉敗的分解剖析供給直接且可行的建議，以改進當前的資料篩選和分解設計計劃。該平臺通過上述任務流程，在17 天的連續運作中分解了58種目標化合物中的41種，勝利率為71%[圖7(b)]。
智能化學機器人的相關研討結果正通過加倍集成化的平臺展現。例如，american卡內基梅隆年夜學的Gabe Gomes助理傳授團隊開發了一種基于多語言模子驅動的智能系統學生和教授們展開了激烈的辯論。其中，最有名的當屬Coscientist，該平臺包括網頁搜刮模塊、文檔搜刮模塊與硬件把持模塊，能夠從瀏覽出來被困在這裡包養網心得。互聯網和彙集文獻開始，完成自立設計、規劃和執行復雜的科學實驗，剖析和優化實驗結果，今朝已勝利完成了鈀催化穿插偶聯的反應優化，并展現出了必定的化學推理才能。洛桑聯邦理工包養網學院的Philippe Schwaller傳授等開發了ChemCrow平臺，集成了13種化學東西，旨在完成有機分解、藥物發現和資料設計等各種任務。谷歌的Ekin Dogus Cubuk等開發了一套基于圖網絡的資料發現框架(graph networks for materials exploration, GNoME)，高效地發現了220萬種穩定的晶體結構，例如層狀資料和固態電解質，GNoME的部門結果已整合至Materials Project。
在儲能工業生產方面，年夜語言模子能進一個步驟推動儲能行業向智能化標的短期包養目的發展。今朝，傳統鋰離子電池工業生產線已經實現高度自動化流水作業。一方面，年夜語言模子與現有技術結合可以讓工業機器人真正意義上“動起來”而非重復簡單的機械動作，進一個步驟晉陞工業自動化生產程度。例如，將實際采集數據或許圖像輸進年夜語言模子模塊，為工業機器人執行任務供給推理決策才能，使工業生產由流水作業向任務導向轉變，具備智能生產的效能。另一方面，年夜語言模子模塊可以實現工程師與工業機器人的語言交互，通過淺顯易懂的語言指令替換復雜的機械操縱或許代碼指令，指揮機器人執行相應任務，從而加快工業機器人效能開發與調試。
鋰電池等儲能包養管道產品面臨著多元化的用戶需求，電極與電解質資料、電極尺寸與厚度、電池型號、生產制造工藝等選擇紛歧，因此產品設計研發復雜度高。年夜語言模子可以與當前電池產品與工藝設計軟件相結合，進步電池產品研發效力。一方面，年夜語言模子支撐多模態的語言交互，可以實現產品設計工程師與軟件的高效互動；另一方面，年夜語言模子可以充足應用已有積累的工業年夜數據，樹立包養感情電池產品設計目標與設計參數之間的定量關聯，結合天生模子、主動學習等先進算法，在龐年夜的設計維度空間進行產品的疾速設計開發。
在儲能系統運維方面，年夜語言模子可以發揮語言交互式年夜模子在處理海量數據并高效供給決策計劃的優勢。一方面，GWh級別電化學儲能電站包括幾十萬甚至上百萬節鋰離子電池，急切需求高效的運維手腕。年夜語言模子無望融會化學機理與傳統深度學習方式，精準預測鋰離子電池安康狀態并提早預警平安風險，為電化學儲能電站的平安運行供給技術支撐；同時可以結合平衡仿真技術，在保證平安的條件下充足應用每一節電池的可用容量，實現儲能系統整體效力的最年夜化。另一方面，電化學儲能電站需求與電網層面的電力需乞降調度做好結合。基于年夜語言模子對供需關系等信息的剖析，可以供給高效的電力買賣戰略和電力價格優化計劃，從而實現電化學儲能系統與電網之間的智能調度。考慮到今朝年夜語言模子的才能限制，需求感性客觀對待年夜語言模子在動力系統運維中的應繫，宋微無奈地答應了。用。在又不包養網經意地向被男主角踐踏、當墊腳石的男配謝夕伸出動力系統中應用年夜語言模子能夠在數據隱私、模子運行能耗、系統在惡意攻擊中的平安性等方面碰到挑戰。GTP-4能夠用于樹立在電網仿真東西OpenDSS上運行的分派網絡，可是在缺乏相應案例的情況下GPT-4的表現相對普通。
3 年夜語言模子與儲能穿插研討挑戰與未來發展標的目的
年夜語言模子的出現進一個步驟推動了儲能研討向著智能化、信息化的標的目的發展，無望在儲能資料研發、動力互聯網、云儲能等技術中加快信息處理與交互，實現動力供應者、動力服務供給者、動力監管者、動力應用者、第三方平臺之間信息的即時傳遞，從而使動力系統合適動力轉型的需求。例如，年夜語言模子不僅能疾速總結文獻，還能夠對一系列信息加以處理，這將有利于年夜數據和科學研討的結合，促進資料科學研討和電解液分子設計研討。此外，機器學習正被用于動力資料研討，而ChatGPT等模子的代碼天生效能下降了機器學習等研討方式的門檻，這將有助于和編程有關的新研討方式的推廣。系統集成方面，將年夜語言模子與機器人等技術深度結合能夠進步儲能資料研發效力，并且能推動儲能工業生產和儲能系統運維向更平安、更智能的標的目的發展。與此同時，年夜語言模子與儲能穿插研討也面臨著諸多挑戰。
（1）高質量數據集的樹立。數據質量的高下是保證人工智能模子預測精度的主要條件。若何在保證儲能數據平安的條件條件下，樹立高質量的儲能行業內部或公開數據集，對于促進年夜語言模子與儲能穿插領域發展非常包養俱樂部關鍵。
（2）兼顧模子泛化才能與精度。當前年夜語言模子重要面向傳統計算機領域，而根據儲能行業特點個性化開發的年夜模子較為缺少。盡管年夜語言模子具有較好的泛化才能，直接將其遷移至儲能研討領域能夠存在模子精度低的問題。
（3）年夜規模算力支撐。年夜語言模子的訓練和應用往往需求年夜規模算力的支撐，其在儲能行業的應用也遭到高端芯片和電力資源的影響。借助當前成熟的云算力平臺能夠解決算力需求難題，但面臨著數據泄露與網絡平安等潛在風險。
盡管年夜語言模子當前在信息準確性、信息原創性、模子平安性等方面還存在必定的缺乏，隨著國家對“人工智能+”政策的支撐，以及對兼備儲能和人工智能專業知識穿插領域人才的需求，年夜語言模子未來將在儲能研討與行業中進一個步驟廣泛與深度應用，推進儲能行業的疾速、安康、持續發展，為構建綠色新動力系統和保證國家動力平安供給關鍵技術支撐。
4 結 語
年夜語言模子正從信息處理、信息天生、系統集成等方面影響著科學研討，能夠極年夜地進步科研效力。本文起首介紹了年夜語言模子相關概念；然后從信息處理、信息天生和系統集成三個方面系統討論了年夜語言模子在儲能領域中的應用，重點強調了年夜語言模子若何推動儲能資料研發、儲能工業生產與儲能系統運維進一個步驟向智能化標的目的發展；最后討論了年夜語言模子與儲能穿插研討現階段的重要挑戰以及未來發展標的目的。可以預見的是，年夜語言模子將廣泛滲進儲能研討與儲能產業，推動原有研發形式與生產技術改革，加速發展先進儲能新質生產力。
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