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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明涉及油藏动态分析技术领域，具体公开了一种油藏动态分析场景大模型构建方法，将石油工程专业词汇添加至Chinese‑Alpaca‑2.0‑13B基础模型中，预训练并合并Low‑RankAdaptation补丁得到新模型，对拓展词表后的分词器做增量训练，采用Low‑RankAdaptation方法对模型中的权重参数进行更新，基于油田特定的实际需求得到三种精调模型，对Chinese‑Alpaca‑2.0‑13B进行进一步的指令精调和子系统耦合，最终得到油藏动态分析场景大模型。依托行业大模型融合油藏静态资料、动态数据查询和计算结果的信息，实现分析建议功能，首次将人工智能大模型初步应用到油藏动态分析领域，为大模型在油藏动态分析中的运用提供了可靠的技术方案。
主权项：1.一种油藏动态分析场景大模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：收集石油工程专业领域数据，合理利用工具包对数据进行准确有效的处理；步骤二：扩充分词器在石油工程领域的专业词表，在Chinese-Alpaca-2.0-13B基础模型上扩充石油工程专业的分词器，加载已有的Chinese-Alpaca-2.0-13B分词器模型，并将石油工程专业词汇添加至Chinese-Alpaca-2.0-13B的基础分词器模型中；步骤三：预训练并合并Low-RankAdaptation补丁得到新模型，基于步骤一中已规范处理的数据，以及步骤二中拓展词表后的分词器做增量训练，采用Low-RankAdaptation方法对模型中的权重参数进行更新，并将更新后的模型与基础模型Chinese-Alpaca-2.0-13B合并；步骤四：对于上述步骤中得到的模型基于油田特定的实际需求得到精调命名实体识别模型、精调Text-to-SQL模型和精调基于分类任务的工具调用模型三种精调模型；步骤五：对Chinese-Alpaca-2.0-13B进行进一步的指令精调和子系统耦合，最终得到油藏动态分析场景大模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种油藏动态分析场景大模型构建方法
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