基于大语言模型的施工安全管理技术
作者机构：清华大学土木工程学院
出 版 物：《施工技术(中英文)》 (Construction Technology)
年 卷 期：2024年
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家资助博后研究人员计划(GZC20231233) 清华大学水木学者计划
主 题：大语言模型 安全管理 自然语言理解 自然语言生成 施工技术
摘 要：大语言模型（LLM）是自然语言处理（NLP）领域的新突破，OpenAI的GPT系列大模型拥有1 750亿参数，表现出优越的语言理解和对话生成能力。通过文献综述回顾建筑安全领域自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）类任务的现状与局限，探讨LLM在建筑安全领域的未来应用方式与优势。尽管LLM有潜在好处，但必须考虑建筑业安全类任务的专业性、复杂性和高精度等挑战。总的来说，在建筑安全领域使用LLM为实现更高效、全面、智能的安全管理与研究带来希望，从而进一步提高行业安全水平。
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