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海上油田录井专有大语言模型OffshoreGPT的构建与部署
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作者 周光元 方振东 +2 位作者 王红娜 蒋辉 白林坤 《录井工程》 2026年第1期1-7,共7页
为提升海上油田录井作业的实时数据解析与智能化水平,构建了面向录井任务的大语言模型OffshoreGPT。该模型依托7405条结构化领域段落和约6000条高质量“问答对”进行预训练,并结合监督式微调与指令微调策略,提升了领域术语解析与专业文... 为提升海上油田录井作业的实时数据解析与智能化水平,构建了面向录井任务的大语言模型OffshoreGPT。该模型依托7405条结构化领域段落和约6000条高质量“问答对”进行预训练,并结合监督式微调与指令微调策略,提升了领域术语解析与专业文本生成能力,且全流程训练在配备多卡GPU的高性能服务器环境中完成,可确保在复杂工况下具备稳定性与快速响应能力。测试结果表明,OffshoreGPT在领域知识问答和故障诊断任务中的BLEU⁃4得分提高81.77%,ROUGE⁃L得分提高63.43%,在模拟录井场景中能够实时识别关键作业事件并生成风险提示,从而提高作业准确性与安全性,减少人工干预。该模型在现场技术支持中表现出良好的适配性,表明其在海上油田录井作业智能化应用中兼具可行性与优势。 展开更多
关键词 offshoregpt 大语言模型 海上油田 录井作业 监督式微调 指令微调
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