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阐述。首先，本章通过详细阐述当前大模型技术在内容解析领域的背景，指出
了电力行业生命周期评价的重要性，并强调了研究流程和研究方法。在这一基础上，本章进一步明
确了项目系统功能设计。综上所述，本章作为论文的引言部分，为整个研究提供了清晰的研究背
景、目的、意义、内容及方法概述，为后续章节的展开奠定了坚实的基础。
ChatGPT 是由 OpenAI 发布的一种大语言模型，能够以问答的形式完成各类任务，包括接受文
字输入，理解自然语言，理解响应并模拟人类对话形式进行输出。再各个自然语言处理子任务具有
优异的表现。相比其他大语言模型拥有更丰富的知识，涵盖自然、社会科学、人文历史等多个领
域。ChatGPT 在 GPT3.5 的基础上引入了 RLHF（reinforcement learning from human feedback）
技术，通过将人类的日常对话的语言习惯嵌入模型，并引入价值偏好，使得模型的输出满足人类的
意图。微调过程分为预训练、监督微调、设计奖励模型和反馈优化。桑基韬等人根据 ChatGPT 的对
话对象和定位将其应用分为四个层次：数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。在
多模态领域，Visual ChatGPT、MM-ReAct 和 HuggingGPT 让视觉模型与 ChatGPT 协同工作来完成视
觉和语音任务。
除此以外，许多类 ChatGPT 的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。
LLaMA 是应该从 7billion 到 65billion 参数的语言模型，不需要求助于专有的数
知识抽取主要分为命名实体识别和关系抽取两方面。命名实体识别（NER）任务，旨在识别与
特定语义实体类型相关联的文本跨度。该任务最早于 1991 年由 Rau 等人提出。随着信息理解、人
工智能等领域的顶级会议对 NER 任务的评测，其定义逐渐细化和完善，并逐渐成为自然语言处理
（NLP）领域的重要组成部分。然而，不同领域对实体类
