LLM и электричество

В данной статье представлен всесторонний обзор применений, проблем и перспектив развития больших языковых моделей (LLM) в области электроэнергетики (EPD). Используя архитектуры на основе трансформаторов, такие как GPT, BERT и LLaMA, LLM продемонстрировали потенциал трансформации в различных областях применения в энергосистемах, включая прогнозирование нагрузки, диагностику неисправностей, соблюдение нормативных требований, ответы на вопросы, оценку рисков и интеллектуальный анализ данных. Систематический анализ более 45 исследований выявил измеримые преимущества, такие как повышение точности прогнозирования нагрузки до 20%, сокращение времени оперативного реагирования на 30% и уменьшение ручной работы на 40% для задач, связанных с регулированием. LLM продемонстрировали высокую адаптивность благодаря обучению с нулевым и малым количеством примеров и способны обрабатывать многомодальные входные данные для принятия решений в реальном времени. Однако ограничения, такие как высокие вычислительные затраты, отсутствие специализированных наборов данных, ограниченная объяснимость и опасения по поводу соответствия нормативным требованиям, препятствуют широкому внедрению. Для устранения этих пробелов в статье изложены возможности для исследований, включая тонкую настройку в конкретных областях, масштабируемые стратегии развертывания, многомодальную интеграцию и разработку унифицированных эталонных тестов, таких как ElecBench. В целом, интеграция LLM в энергосистемы представляет собой значительный шаг на пути к более интеллектуальному, надежному и устойчивому управлению энергией. - Review of LLMs Applications in Electrical Power and Energy Systems

См. также другие публикации, посвященные LLM