FengZhengLLM：航天知识普及的人工智能助手

FengZhengLLM：航天知识普及的人工智能助手

FengZhengLLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FengZhengLLM

项目介绍

“风筝”航天知识大模型（FengZhengLLM）是由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心文本生成组（HIT-SCIR-TG）开发的一款面向航天领域的语言模型。该项目旨在利用人工智能技术，整合和推广航天知识，提升公众尤其是青少年航天爱好者和航天领域从业人员的知识获取效率和应用范围。

项目技术分析

FengZhengLLM 模型通过高效的知识学习和模型能力评测，以及检索增强技术，实现了在航天领域的高质量问答。以下是项目的主要技术亮点：

• 高质量数据获取：采用词表过滤和细粒度去重策略，从互联网和相关书籍中获取航天领域的高质量文档。
• 知识注入监督微调：通过自监督指令微调训练样本构造和基于模型特定文档困惑度排序的领域知识间隔训练，提升模型在航天领域的知识理解能力。
• 形式对齐监督微调：通过航天领域问答和通用指令遵循部分的监督微调，使模型的问答输出与人类偏好形式对齐。

项目及技术应用场景

FengZhengLLM 模型不仅能够提供单知识点问答，还能进行事实性长回复问答，适用于以下场景：

• 航天知识科普：为公众提供准确、生动的航天知识介绍。
• 学术研究辅助：为航天领域的研究人员提供快速的知识检索和问答服务。
• 在线教育平台：作为在线教育的辅助工具，帮助学生更好地理解航天课程内容。

项目特点

• 专业性强：专注于航天领域，提供专业化的知识问答。
• 互动性强：支持多轮对话，能够根据用户需求进行深入的交流和讨论。
• 准确性高：通过检索增强生成策略，减少了错误和过时信息的产生。
• 易于扩展：模型设计考虑了多语言和多领域知识的扩展性。

FengZhengLLM 模型的推出，不仅为航天知识的普及和传播提供了新的途径，也为人工智能技术在航天领域的应用开辟了新的可能性。随着航天科技的快速发展，这样一个能够高效整合和传播航天知识的AI助手，无疑将极大地提升公众的航天科技素养，促进航天科技知识的普及和应用。

FengZhengLLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FengZhengLLM