「すぐに返信できますし、内容も詳細です。2024年の主要地域における大気環境改善のための夏の第7回監視・支援に参加する法執行機関の同志として、私たちが予期していなかった事項も含まれるでしょう。」河南省濮陽市の生態 環境局の彭建志氏は、関連する環境管理政策について「監督と支援のためのインテリジェントな質問応答モデル」を参考にし、あまりにも便利だと述べた。
美しい中国を建設するという目標を実現するには、生態環境ガバナンスにおけるデジタル技術の重ね合わせ、集約、増殖効果を最大限に発揮し、生態環境の「知性」の潜在力と活力を刺激する必要がある。この大規模なインテリジェントな質問と回答モデルは、深層学習、自然言語処理、その他の高度なテクノロジーを組み合わせたもので、監督と支援の作業に効率的かつ強力な分析と意思決定のサポートを提供します。
「毎日貯蔵タンクに登るのは簡単ですが、グループ内ですべてのニュースを入手するのは非常に困難です。」
2019 年 6 月、生態環境省環境工学評価センター (以下、評価センター) は 28 の技術バックボーンを配備し、大気監視と支援のための技術サポートを提供する特別な大気クラスを形成して以来、WeChat が利用されています。 Q&A グループはあらゆる作業に欠かせないものになりました。
「一般的に言えば、協議の問題には標準適用、政策遵守、検査ポイントが含まれる。監視および支援APPの標準化された充填もグループ内でのホットな問題である」と大気クラスの技術者ハオ・シャオヤン氏は記者に語った。中国環境ニュース。
2019年にハオ・シャオヤンさんは評価センターに入り、大気クラスで5年間働いています。 「WeChatグループには、疑問を解消するための特別クラスが設けられている。相談内容にはさまざまな分野が含まれるため、特別クラスでも専門家に連絡して質問に答えてもらう。現在、専門家チームは30人以上で安定している。」
WeChatグループ内の疑惑を解消する作業について、ハオ・シャオヤン氏は「緊急」という言葉で総括した。 「私たちの質疑時間は24時間です。監督補助業務が続く限り、質疑を止めることはできません。ほとんどの質問は現場の作業部会で相談されるため、迅速かつ正確に回答を完了することが求められます。同志諸君」雰囲気の授業で学んだことですが、夜寝る前に WeChat グループをチェックする習慣があり、誰も質問しなくなると眠りに落ちてしまいます。」
過去 5 年間で、大気クラスは 100 を超える Q&A グループを設立し、さまざまな最前線の技術的問題について約 60,000 件の質問に回答しました。VOC の監視と支援、工業炉などに関する合計 7 冊の Q&A マニュアルを作成しました。 . 400以上の質問を網羅。
ただし、WeChat グループを通じて質問を解決するという問題も明らかです。 「WeChat グループの各バッチは、重要な分野で数十、場合によっては数百のグループによるオンサイト作業をサポートする必要があり、グループ内には大量のメッセージがあります。しかし、オンサイト グループはチャット履歴を読んで内容を理解することしかできません。大気クラスの上級技術者である徐海紅氏は記者団に対し、法執行機関の同志の何人かが「毎日貯蔵タンクに登るのは簡単だが、本当に難しい」と語っていたと語った。グループ内のすべてのニュースを「登る」ためです。」
さらに、一部の規範や手順について繰り返し協議することも、雰囲気チームのメンバーのエネルギーを過度に消費します。 「従来の手作業による処理方法では、環境保護作業の現在の高効率要件を満たすことができなくなり、監督と支援の効率を向上させるためのインテリジェント技術の導入は避けられない選択となった」と同委員会の責任者、盧暁軍氏は述べた。雰囲気のあるクラス。
生態学的および環境に関する膨大なデータを大規模モデルに「フィード」する
大規模モデルの一般化機能を使用して、生態環境の垂直分野の知識、データ、ロジックを統合し、生態学的および環境保護の作業に集中できるようにします。したがって、主要地域の大気質改善のための夏の監督と支援の要件に従って、評価センターは「監督と支援のためのインテリジェントな質問応答モデル」の開発と実装の組織化を主導し始めました。
しかし、社会には一般的な知識モデルが多く、生態学や環境に関する専門的なモデルはほとんどありません。監視と支援の分野で大きなモデルを構築する鍵は、大きなモデルにどのように「フィード」を与えるかにあります。大規模モデルの学習内容は非常に豊富で、Q&Aマニュアルデータ、生態・環境保護法規制、大臣メールボックス返信、排出基準などの情報が学習範囲に含まれています。生態学的および環境に関する膨大な知識は、大規模なモデルが論理的思考を行使し、質問に対して正確な応答を生成するのに役立ちます。
2023年には「監視・支援インテリジェント質問応答モデル」のプロトタイプが具体化される。大気クラスはモデルの実用化を急いでいませんでしたが、モデルの包括的なテストと分析を実施し、開発会社に大型モデルのトレーニングをさらに強化するよう依頼しました。
大気クラスのメンバーである Song Lu 氏が記者に提供したスクリーンショットは、「白いラテックスは VOCs 素材ですか?」という昨年の大規模なモデル質疑応答に対する回答です。 「2023年のビッグモデルの回答では、白色ラテックスがVOCs素材として特定されました。今年の回答では、白色ラテックスが他の高VOC成分を添加せずに単純に使用されている場合、一般的にVOCsとみなす必要はないことが明らかにされました」 Song Song Lu 氏は、回答内容の変更は、継続的な学習とエラー修正によって大規模モデルのロジックがより明確になり、質問に対する応答がより正確になったことを反映していると述べました。
今年の監督支援業務では、「監督支援インテリジェント質問応答モデル」が正式に運用された。データによると、第 6 回の監督支援作業では、32 の専門家グループが Q&A モデルを使用して質問に回答し、使用率は 62%、合計 636 回、1 日あたり平均 53 件のクエリが行われ、ワーキンググループの半数がそれを使用しています。
「ビッグデータモデルの介入により、規範や政策の問題への迅速な対応が可能になり、現場のワーキンググループが相談しやすくなります。大規模モデルの強力な情報要約機能を利用して、現場の同志は問題解決の幅を広げることができます」アイデアを共有し、雰囲気クラスの仲間たちも、複雑な問題に対する分析的なサポートにもっと重点を置くことができます」と徐海紅氏は語った。
将来的には、全国の生態学的および環境法執行関係者に公開される予定です。
実際、「監視と支援のインテリジェントな質問応答モデル」はまだ反復アップグレードの途中であり、現在計画されているのは、数式、表、画像、その他の種類の情報に対する大規模モデルの学習および分析機能を向上させることです。
徐海紅氏は記者団に対し、特別クラスと監督支援担当者は、生態環境保護に関連する基準と仕様には多くの公式、表、写真があるが、大型モデルの学習能力と処理能力には大きなギャップがあることを発見したと述べた。このタイプの情報はテキストと比較して重要であり、関連する質問に対する回答の正確さに直接影響します。
技術サポート会社は現在、変換アルゴリズムを最適化することで、抽出された画像データと数式情報を、大規模な言語モデルで理解しやすく処理しやすい形式に変換することで、モデルのマルチモーダル機能を改善していることがわかります。により、全体的な処理効率と精度が向上します。
記者が評価センターから、「監督と支援のためのインテリジェントな質問応答モデル」が将来、全国の生態学的および環境法執行職員に公開されることを知ったことは言及する価値がある。
「全国の生態系および環境の法執行官に情報を開示することで、法執行官による現場検査の効率と正確性が向上し、現場での法執行中の基準、規範、法律の適用における誤りのいくつかのケースを解決できます。同時に、専門的な環境問題を理解する大規模モデルの能力を向上させ続けます。プロフェッショナリズム」 盧暁君氏は、評価センターは今後も生態環境分野でのテクノロジーの応用を深化し、よりインテリジェントな解決策を探求していくだろうと述べた。生態環境の保護とグリーン開発の促進に貢献します。