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大模型时代的石油化工行业高质量数据集:挑战与机遇OA

中文摘要

通用大模型性能的提升与开源生态的完善,正推动人工智能迈入行业深度赋能的新阶段。石油化工行业作为典型的流程工业,长期运行中积累了海量原始数据。然而,这些数据普遍存在碎片化、非结构化和标注不足等问题,难以直接用于大模型训练。因此,通用大模型在石化专业知识的理解和应用上仍存在局限,幻觉问题频出,制约了其在石化行业的应用。聚焦大模型在石化行业应用的关键——行业高质量数据集,系统梳理了石化行业高质量数据集建设面临的挑战与机遇。结合行业数据特征,提出了一个面向石化行业高质量数据集建设与应用的通用框架,旨在为石化行业构建适用性强、可扩展的高质量数据集体系,最后探讨了数据集赋能行业应用的前景与发展方向,以促进大模型与石化行业的深度融合与应用。

罗梦杰;赵云鹏;张梦轩;石孝刚;蓝兴英

中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室,北京102249中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室,北京102249中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室,北京102249中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室,北京102249中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室,北京102249

化学化工

石油化工高质量数据集大语言模型人工智能过程系统模型化学反应器

《化工学报》 2026 (1)

P.435-447,F0004,14

国家重点研发计划项目(2024YFE0212400)。

10.11949/0438-1157.20250806

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