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基于大语言模型的施工安全管理技术

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大语言模型(LLM)是自然语言处理(NLP)领域的新突破,OpenAI的GPT系列大模型拥有1 750亿参数,表现出优越的语言理解和对话生成能力.通过文献综述回顾建筑安全领域自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)类任务的现状与局限,探讨LLM在建筑安全领域的未来应用方式与优势.尽管LLM有潜在好处,但必须考虑建筑业安全类任务的专业性、复杂性和高精度等挑战.总的来说,在建筑安全领域使用LLM为实现更高效、全面、智能的安全管理与研究带来希望,从而进一步提高行业安全水平.
Construction Safety Management Techniques Based on Large Language Modeling
Large language modeling(LLM)are a new breakthrough in the field of natural language processing(NLP),and the GPT series of large models by OpenAI,with its 175 billion parameters,has excellent proficiency in language understanding and dialogue generation.This study reviews the current development and limitations of natural language understanding(NLU)and natural language generation(NLG)tasks in construction safety through a literature review,it further explores potential future applications and advantages of employing LLM in this sector.Despite the potential benefits of LLM,it is essential to address the challenges related to the specificity,complexity,and high-precision requirements of tasks in construction safety.Overall,the use of LLM in construction safety holds promise for achieving more efficient,comprehensive,and intelligent safety management and research,thereby potentially elevating the industry's safety standards.

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古博韬、石开铭、李建华、王丽颖、杨乐、方东平

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清华大学土木水利学院,北京 100084

北京城建集团有限责任公司,北京 100088

大语言模型 施工安全 管理 自然语言 施工技术

国家资助博士后研究人员计划清华大学水木学者计划

GZC20231233

2024

施工技术(中英文)
亚太建设科技信息研究院 中国建筑设计研究院 中国建筑工程总公司 中国土木工程学会

施工技术(中英文)

影响因子:1.244
ISSN:2097-0897
年,卷(期):2024.53(17)