基于Spark的大型语言模型的检索增强知识服务系统SparkRA

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本研究解决了大型语言模型在科学文献服务中的性能不足问题。通过在科学文献上进行预训练和监督微调,提出了科学文献大型语言模型(SciLit-LLM)并构建了在线知识服务系统SparkRA,提供文献调查、论文阅读和学术写作等功能。SparkRA截至2024年7月30日拥有超过5万注册用户,总使用次数超过130万,显示出其潜在影响力和实用性。

本研究使用精细调整的大型语言模型自动化系统性文献综述,展示了一种实用高效的自动化过程。研究结果验证了该方法的准确性和可靠性,并提出了解决虚幻感和追踪信息来源的机制。该研究拓宽了AI增强工具在学术研究领域的应用,为全面准确的文献综述设立了新的标准。

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