陈红阳：大模型开启科学计算新篇章 | CNCC专家谈

大模型是一种预先在海量非标记数据集上训练、具有大量参数的深度神经网络。其显著特点之一是具有“涌现能力”，能够在多个领域中展现出高质量的智能表现。随着技术的不断进步，大模型的应用在通用领域和特定领域中变得日益广泛。伴随计算能力的提升与数据资源的广泛积累，研究者们越来越关注利用大模型进行科学计算与问题求解的方法。科学问题通常具有极高的复杂性，涉及海量数据和复杂计算。大模型的使用能够有效应对这些复杂性，在加速数据处理与分析的同时，提供高度准确的预测结果，从而显著推动科学研究的发展与进步。

大模型的强大计算能力和自动化数据处理能力对地球科学研究领域产生了影响，推动了地学研究在数据收集、分析和应用等各个环节的全面升级。地学研究往往涉及大量多源数据，如遥感影像、地质图、气象数据等。大模型能够高效地处理这些大规模、多维度的数据，提取出其中的复杂模式和隐含信息。例如，遥感技术生成的影像数据量巨大，传统的人工解译方法费时费力。通过应用大模型可以实现对遥感影像进行分类、目标检测和变化检测等操作, 这在资源勘探、环境监测和灾害评估中具有重要意义。大模型在自然语言处理中的应用，特别是预训练语言模型，可以用于构建地学领域的知识图谱。通过解析地学文献、报告和数据集，大模型能够自动生成结构化的知识图谱，支持地学研究中的知识发现与知识管理。之江实验室研发了地学大模型Geogpt旨在提供包括知识查询、数据获取、科研启发、分析推理在内的科研能力，帮助地球科学工作者提升科研效率，促进创新成果的产出。