【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机应用领域，尤其涉及一种工业大模型平台及其系统。
技术介绍
1、随着物联网时代的到来，通过建立复杂的数学模型和计算机仿真构建工业大模型，以模拟、预测和控制工业系统的运行和行为。
2、然而，现有的工业大模型，具有泛化能力差、训练效率低和缺乏工业机理的理解等问题。其中，泛化能力差是指，现有的工业大模型只能适用于单一的工业场景，缺乏灵活性和适应性；训练效率低是指，现有的工业大模型需要进行单独训练，耗时长且资源消耗大；缺乏工业机理的理解是指，现有的工业大模型对工业领域的具体机理缺乏深入理解，导致模型输出的结果不够精准和可靠。
3、因此，现有的工业大模型泛化能力差、训练效率低且缺乏工业机理的理解，是本申请亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种工业大模型平台及其系统，用以解决现有的工业大模型泛化能力差、训练效率低且缺乏工业机理的理解的问题。
2、本申请实施例第一方面提供一种工业大模型平台，工业大模型平台用于训练工业大模型，工业大模型平台包括：基础设施层、基座层、模型适配层、交互层和应用层；
3、基础设施层，用于构建训练工业大模型的基础资源；
4、基座层，用于通过预置的多模态数据集，对预置的工业基座大模型进行工业多模态预训练，以提高工业大模型在多模态数据上的处理能力；其中，工业基座大模型是工业大模型的底座，工业基座大模型具备工业任务的通用解决能力；
5、模型适配层，用于通过预置的特定数据集，对预训练
6、交互层，用于通过工业高效推理，提高工业大模型的交互能力；其中，工业大模型用于分别与技术人员和赛博物理系统进行交互；
7、应用层，用于表现工业大模型的功能。
8、可选的，如上所示的工业大模型平台，任务导向大模型包括：智能问答模型、场景认知模型、过程决策模型、终端控制模型、内容生成模型和科学发现模型；
9、则工业大模型的功能包括：智能问答、场景认知、过程决策、终端控制、内容生成和科学发现。
10、可选的，如上所示的工业大模型平台，工业大模型的功能，用于对研发设计、生产制造、试验测试、经营管理和运维服务进行支撑应用。
11、可选的，如上所示的工业大模型平台，模型适配层，还用于通过预置的有限标注数据，对行业领域知识嵌入和适配器微调后的工业基座大模型，进行场景知识内化强化自训练，以提高工业大模型在工业细分场景上的处理能力。
12、可选的，如上所示的工业大模型平台，基座层，预置有工业多模态预训练、工业机理内嵌微调和工业高效推理各自的工具链，以及多个工业模板大模型；其中，工业基座大模型是多个工业模板大模型中的一个。
13、可选的，如上所示的工业大模型平台，基础资源包括：工业数据、计算资源和工业知识；
14、工业数据用于为工业大模型提供训练数据；
15、计算资源用于为工业大模型提供算力支撑；
16、工业知识用于为工业大模型提供深层次逻辑。
17、可选的，如上所示的工业大模型平台，工业大模型平台还包括：以基座层为支撑的预训练模块；
18、预训练模块，用于通过多种预训练方法中的至少一种，对工业基座大模型进行工业多模态预训练；其中，多种预训练方法包括：分布式训练方法、迁移学习训练方法、自监督学习方法和多任务训练方法；
19、预训练模块，还用于设定工业基座大模型调用的工业数据，以及工业基座大模型的模型参数。
20、可选的，如上所示的工业大模型平台，工业大模型平台还包括：以模型适配层为支撑的适配微调模块；
21、适配微调模块，用于通过多种微调训练方法中的一种，对预训练后的工业基座大模型进行工业机理内嵌微调；其中，多种微调训练方法包括：工业知识融合与工业机理嵌入方法、有监督微调方法、直接偏好优化方法和人类反馈强化学习方法。
22、可选的，如上所示的工业大模型平台，工业大模型平台还包括：以交互层为支撑的交互推理模块；
23、交互推理模块，用于通过多种交互推理优化方法，提高工业大模型的交互能力；其中，多种交互推理优化方法包括：推理加速、工业知识库检索增强生成、模型编排和插件机制。
24、可选的，如上所示的工业大模型平台，工业大模型平台还包括：以应用层为支撑的评估模块；
25、评估模块，用于通过多种评估方法中的至少一种，对工业大模型的功能进行评估；其中，多种评估方法包括：自动评估和人工评估。
26、本申请实施例第二方面提供一种工业大模型平台系统，工业大模型平台系统包括：工业大模型，以及与工业大模型进行交互的赛博物理系统；
27、工业大模型为通过第一方面任一项的工业大模型平台训练得到的模型。
28、本申请实施例提供的一种工业大模型平台及其系统，包括基础设施层、基座层、模型适配层、交互层和应用层；基础设施层用于构建训练工业大模型的基础资源；基座层用于进行工业多模态预训练，以提高工业大模型在多模态数据上的处理能力；模型适配层用于进行工业机理内嵌微调，以提高工业大模型在特定任务上的处理能力，以及在未知领域场景上的泛化能力；交互层用于提高工业大模型的交互能力；应用层用于表现工业大模型的功能。实现了如下技术效果：模型适配层通过行业领域大模型，提高了工业大模型在未知领域场景上的泛化能力，解决了现有的工业大模型泛化能力差的问题；模型适配层通过工业基座大模型，提高工业大模型在特定任务上的处理能力，解决了现有的工业大模型缺乏工业机理的理解的问题；交互层通过工业高效推理，提高了工业大模型的交互能力，解决了现有的工业大模型训练效率低的问题。
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1.一种工业大模型平台，其特征在于，所述工业大模型平台用于训练工业大模型，所述工业大模型平台包括：基础设施层、基座层、模型适配层、交互层和应用层；
2.根据权利要求1所述的工业大模型平台，其特征在于，所述任务导向大模型包括：智能问答模型、场景认知模型、过程决策模型、终端控制模型、内容生成模型和科学发现模型；
3.根据权利要求2所述的工业大模型平台，其特征在于，所述工业大模型的功能，用于对研发设计、生产制造、试验测试、经营管理和运维服务进行支撑应用。
4.根据权利要求1至3任一项所述的工业大模型平台，其特征在于，所述模型适配层，还用于通过预置的有限标注数据，对行业领域知识嵌入和适配器微调后的工业基座大模型，进行场景知识内化强化自训练，以提高所述工业大模型在工业细分场景上的处理能力。
5.根据权利要求1所述的工业大模型平台，其特征在于，所述基座层，预置有工业多模态预训练、工业机理内嵌微调和工业高效推理各自的工具链，以及多个工业模板大模型；其中，所述工业基座大模型是所述多个工业模板大模型中的一个。
6.根据权利要求1所述的工业
7.根据权利要求6所述的工业大模型平台，其特征在于，所述工业大模型平台还包括：以所述基座层为支撑的预训练模块；
8.根据权利要求1所述的工业大模型平台，其特征在于，所述工业大模型平台还包括：以所述模型适配层为支撑的适配微调模块；
9.根据权利要求1所述的工业大模型平台，其特征在于，所述工业大模型平台还包括：以所述交互层为支撑的交互推理模块；
10.根据权利要求1所述的工业大模型平台，其特征在于，所述工业大模型平台还包括：以所述应用层为支撑的评估模块；
11.一种工业大模型平台系统，其特征在于，所述工业大模型平台系统包括：工业大模型，以及与所述工业大模型进行交互的赛博物理系统；
...【技术特征摘要】
1.一种工业大模型平台，其特征在于，所述工业大模型平台用于训练工业大模型，所述工业大模型平台包括：基础设施层、基座层、模型适配层、交互层和应用层；
2.根据权利要求1所述的工业大模型平台，其特征在于，所述任务导向大模型包括：智能问答模型、场景认知模型、过程决策模型、终端控制模型、内容生成模型和科学发现模型；
3.根据权利要求2所述的工业大模型平台，其特征在于，所述工业大模型的功能，用于对研发设计、生产制造、试验测试、经营管理和运维服务进行支撑应用。
4.根据权利要求1至3任一项所述的工业大模型平台，其特征在于，所述模型适配层，还用于通过预置的有限标注数据，对行业领域知识嵌入和适配器微调后的工业基座大模型，进行场景知识内化强化自训练，以提高所述工业大模型在工业细分场景上的处理能力。
5.根据权利要求1所述的工业大模型平台，其特征在于，所述基座层，预置有工业多模态预训练、工业机理内嵌微调和工业高效推理...
【专利技术属性】
技术研发人员：任磊，王海腾，王宇清，董家宝，贾子翟，李世祥，赖李媛君，黄迪，张霖，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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