人工智能大模型工業(yè)應(yīng)用準(zhǔn)確性測評-v3.5

ccAIIchinaAcademyofIndustriallnternet人工智能大模型工業(yè)應(yīng)用準(zhǔn)確性測評2024年3月版12chinaAcademyofIndustriallnternetCAII為貫徹落實(shí)黨中央國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)人工智能發(fā)展的決策部署為貫徹落實(shí)黨中央國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)人工智能發(fā)展的決策部署，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院依托通用人工智能與工業(yè)融合創(chuàng)新中心（簡稱“中心”聯(lián)合香港科技大學(xué)、中國經(jīng)濟(jì)信息社，深入研究人工智能大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用性能、技術(shù)架構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)體系，并在此基礎(chǔ)上，形成本報(bào)告。結(jié)合工業(yè)企業(yè)大模型應(yīng)用情況調(diào)研，本報(bào)告在原有工業(yè)知識問答準(zhǔn)確性測評的基礎(chǔ)上，新增數(shù)據(jù)分析、工程建模、文檔生成、代碼理解等四大場景，構(gòu)建測試數(shù)據(jù)集，對國內(nèi)外具有代表性的大模型進(jìn)行測試，發(fā)布新一輪的準(zhǔn)確性測評報(bào)告，供業(yè)界進(jìn)行參考。本報(bào)告測評結(jié)果雖經(jīng)中心專家委論證，但因大模型迭代速度快，技術(shù)復(fù)雜，囿于工作團(tuán)隊(duì)專業(yè)知識和能力，報(bào)告難免存在分析結(jié)論不足等問題，且測評結(jié)果僅適用于測試期間，歡迎大家批評指正。3石化化工行業(yè)代碼理解石化化工行業(yè)代碼理解計(jì)算復(fù)雜性。數(shù)據(jù)分析出結(jié)論。文檔生成工程建模礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識，型進(jìn)行求解。chinaAcademyofIndustriallnternetCAII2023年初至今2023年初至今，大模型技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)，已逐步滲透至工業(yè)領(lǐng)域諸多環(huán)節(jié)，涵蓋了知識問答、工程建模、數(shù)據(jù)分析、文檔生成、代碼理解等場景，正快速成長為工業(yè)轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。工業(yè)應(yīng)用準(zhǔn)確性測評知識問答知識問答進(jìn)行判分[2]進(jìn)行判分[2]分標(biāo)準(zhǔn)，按步驟賦分。進(jìn)行問答收集大模型答案。生成判分標(biāo)準(zhǔn)[1]為評分標(biāo)準(zhǔn)，并通過人工校驗(yàn)篩選題目根據(jù)場景、難度、行業(yè)，選取有標(biāo)準(zhǔn)答案的題目，經(jīng)人工校驗(yàn)后形成測試題。提升判分標(biāo)準(zhǔn)科學(xué)性。三、測評方法CAIIchinaAcademyofIndustriallnternet注：各場景題目數(shù)量雖不一致，但考察要點(diǎn)總量保持在同一個(gè)數(shù)量級。4[1]對于GPT4，先獲取其回答，再用其生成標(biāo)準(zhǔn)答案、進(jìn)行判分，避免信息泄露；4[2]GPT4的API承諾不記錄數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，參考業(yè)界成熟方案，使用GPT4的API生成標(biāo)準(zhǔn)答案和判分結(jié)果，減少測評誤差。準(zhǔn)確性chinaAcademyofIndustriallnternetCAII四、測評結(jié)果-綜合排名準(zhǔn)確性chinaAcademyofIndustriallnternetCAII大模型準(zhǔn)確性排名Top20[1]0[1]模型版本號參見附錄1。5口國內(nèi)口國內(nèi)口國際口國際70704025??對比往期測評，2023年下半年國內(nèi)大模型能力提升明顯（以GPT3.5為基準(zhǔn)）。6[1]選取國內(nèi)外各能力維度性能最佳的大模型進(jìn)行對比；[2]國內(nèi)大模型發(fā)展趨勢統(tǒng)計(jì)規(guī)則見附錄2。6五、場景測評一:工業(yè)知識問答CAIIchinaAcademyofIndustriallnternet大模型可結(jié)合自身知識大模型可結(jié)合自身知識，回答不同工業(yè)領(lǐng)域問題，將用于員工培訓(xùn)、故障診斷、客服咨詢、市場調(diào)研等交互場景，協(xié)助企業(yè)員工熟悉生產(chǎn)流程，幫助用戶了解產(chǎn)品特性。知識快速獲取數(shù)字人售后服務(wù)工藝輔助優(yōu)化員工自助培訓(xùn)應(yīng)用場景研判?研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)：研發(fā)工程師可基于大模型快速、便捷獲取高質(zhì)量知識，提升研發(fā)效率；?生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)：產(chǎn)線工人可實(shí)時(shí)向大模型查詢生產(chǎn)工藝經(jīng)驗(yàn)，輔助其進(jìn)行制造工藝優(yōu)化；?售后服務(wù)環(huán)節(jié)：企業(yè)可基于大模型，通過數(shù)字人實(shí)時(shí)向客戶提供售后咨詢服務(wù)；?技能培訓(xùn)環(huán)節(jié)：新員工可通過大模型了解企業(yè)信息、學(xué)習(xí)生產(chǎn)技能。7國際平均4108五、場景測評一:工業(yè)知識問答國際平均4108確確性806040200建材石化化工電力電子制造紡織準(zhǔn)國內(nèi)平均52國內(nèi)平均52性你知道哪些常用邏輯電平?TTL與CMOS電平可以直接[1]圖中數(shù)據(jù)為各行業(yè)國內(nèi)外性能最佳大模型成績。五、場景測評二:工程建模CAIIchinaAcademyofIndustriallnternet大模型具備基礎(chǔ)建模能力大模型具備基礎(chǔ)建模能力，將幫助工程師和企業(yè)管理人員在實(shí)際工程設(shè)計(jì)、生產(chǎn)運(yùn)維等領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，尋求最佳的解決方案。工程數(shù)學(xué)建模優(yōu)化員工班次布局提高人效預(yù)測模型優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃營銷收益建模節(jié)約銷售成本應(yīng)用場景研判?研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)：基于歷史實(shí)踐，建立成本模型，指導(dǎo)新項(xiàng)目的規(guī)劃和預(yù)算編制，提高項(xiàng)目成功率；?生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)：建立時(shí)序預(yù)測、異常檢測模型，基于預(yù)測優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，提高施工效率和安全性；?運(yùn)維管理環(huán)節(jié)：建立運(yùn)籌模型，對工廠生產(chǎn)人員進(jìn)行排版優(yōu)化，提升人員效能；?營銷宣傳環(huán)節(jié)：建立營銷收益模型，提升營銷效率，節(jié)約營銷成本。9五、場景測評二:工程建模那么該公司2018年年初預(yù)訂的產(chǎn)量為多準(zhǔn)確60性國內(nèi)平均43國內(nèi)平均43國際平均430五、場景測評三:數(shù)據(jù)分析CAIIchinaAcademyofIndustriallnternet大模型可將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提煉為核心結(jié)論大模型可將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提煉為核心結(jié)論，對復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析，更全面、及時(shí)地幫助企業(yè)管理者運(yùn)營和決策，提升工作效率和運(yùn)營質(zhì)量。分析用戶評價(jià)分析庫存數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)時(shí)序數(shù)據(jù)分析安全數(shù)據(jù)應(yīng)用場景研判?研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)：在海量產(chǎn)品評價(jià)數(shù)據(jù)中提取共性問題，改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，提升產(chǎn)品品質(zhì)；?生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)：自動(dòng)分析工業(yè)生產(chǎn)時(shí)序數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異?；驖撛陲L(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)預(yù)警或報(bào)錯(cuò)；?運(yùn)維管理環(huán)節(jié)：輔助分析庫存數(shù)據(jù)，進(jìn)行呆滯庫存和缺料提醒，提升管理效率；?人員培訓(xùn)環(huán)節(jié)：分析事故數(shù)據(jù)，杜絕生產(chǎn)事故，消除安全隱患。五、場景測評三:數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確國際平均56國內(nèi)平均53國際平均56國內(nèi)平均530Year...............分。）五、場景測評四:文檔生成CAIIchinaAcademyofIndustriallnternet大模型將幫助用戶快速、高效處理和生成各類文檔大模型將幫助用戶快速、高效處理和生成各類文檔，如宣傳文案、操作手冊、技術(shù)文檔、施工方案等，提高工作效率和質(zhì)量。生成技術(shù)文檔生成設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)報(bào)告生成作業(yè)指導(dǎo)書生成庫存管理運(yùn)營文檔應(yīng)用場景研判.研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)：大模型可基于本地知識庫，輔助工作人員生成技術(shù)方案和設(shè)計(jì)方案，幫助研發(fā)人員提升效率，為設(shè)計(jì)人員提供靈感；.生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)：大模型可基于生產(chǎn)訂單和生產(chǎn)計(jì)劃，自動(dòng)生成作業(yè)指導(dǎo)書，提高生產(chǎn)效率；.運(yùn)維管理環(huán)節(jié)：大模型可根據(jù)設(shè)備運(yùn)行情況，自動(dòng)編寫運(yùn)行報(bào)告；可根據(jù)供應(yīng)鏈庫存情況生成庫存管理報(bào)告文檔，提升運(yùn)營效率。五、場景測評四:文檔生成（要點(diǎn)總結(jié)）>準(zhǔn)確國內(nèi)平均87國際平均85.國內(nèi)外平均成績相對較高，文檔五、場景測評四:文檔生成（觀點(diǎn)分析）>準(zhǔn)確國際平均71國內(nèi)平均65過去的一年,QM的工傷事故比鄰近的工廠多$30\%$,鄰近工廠每班工作因此,為減少Q(mào)M的工傷事故數(shù)量,從?(1)兩家公司是否具有可比性,沒有給出具體的?(2)去年的情況今年是否依然不一定會(huì)下降...五、場景測評五:代碼理解CAIIchinaAcademyofIndustriallnternet大模型將面向工業(yè)需求編寫代碼大模型將面向工業(yè)需求編寫代碼，回答計(jì)算機(jī)編程相關(guān)問題，輔助代碼功能性和安全性檢測，提升工程師編碼效率，保障程序安全、平穩(wěn)運(yùn)行。代碼生成與自動(dòng)編程代碼注釋生成代碼錯(cuò)誤檢測與修正工控代碼審查應(yīng)用場景研判應(yīng)用場景研判.研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)：大模型可根據(jù)自然語言描述，自動(dòng)生成工業(yè)代碼，輔助編寫自動(dòng)化腳本、復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯代碼，提升編碼效率；.生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)：大模型可對生產(chǎn)設(shè)備的控制代碼進(jìn)行安全審查，排查代碼中的錯(cuò)誤和漏洞，保障生產(chǎn)安全；.運(yùn)維管理環(huán)節(jié)：大模型可自動(dòng)生成代碼注釋，幫助工控運(yùn)維人員高效理解和維護(hù)代碼，提升運(yùn)維效率。五、場景測評五:代碼理解準(zhǔn)國際平均51確60國際平均51性國內(nèi)平均45國內(nèi)平均450publicvoiddoPost(HttpServletRequestrequest,HttpServletResponseresponse)throwsServletException,IOException{javax.servlet.http.Cookie[]theCookies=request.getCookies();...java.util.Propertiesbenchmarkprops=newjava.util.Properties();Stringalgorithm="MD5";java.security.MessageDigest.getInstance(algorithm);byte[]input={(byte)'?'};ObjectinputParam=param;if(inputParaminstanceofString)input=((String)inputParam).getBytes();}Stringalgorithm="MD5";java.security.MessageDigestmd=java.security.MessageDigest.getInstance(algorithm);弱哈希算法有MD5、SHA-1和SHA-2chinaAcademychinaAcademyofIndustriallnternetCAII第一梯隊(duì)點(diǎn)評知識問答知識問答工程建工程建模數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析文檔生成文檔生成文檔生成文檔生成代碼理解代碼理解chinaAcademychinaAcademyofIndustriallnternetCAII.大模型在鋼鐵、電力等行業(yè)有較好的知識儲(chǔ)備.大模型在鋼鐵、電力等行業(yè)有較好的知識儲(chǔ)備，對于紡織、裝備.國內(nèi)大模型在建材、采礦等行業(yè)優(yōu)勢顯著，在裝備制造、化工等.GPT4仍處于領(lǐng)先地位；.近半年國內(nèi)大模型能力顯著開展大模型多模態(tài)能力測評，包括圖像識別、視面向工業(yè)應(yīng)用開展行業(yè)大模型測評工作，在重點(diǎn).大模型在文檔生成領(lǐng)域應(yīng)用成熟度較高，在工業(yè)知識問答、數(shù)據(jù)分析、工程建模、代碼理解場景.國內(nèi)外大模型在文檔生成、數(shù)據(jù)分析、代碼理解場景準(zhǔn)確度差異針對工業(yè)應(yīng)用場景針對工業(yè)應(yīng)用場景，匯聚整理工業(yè)知識語料庫，面向大模型當(dāng)前應(yīng)用成熟度較低