摘要:当前,作战仿真想定智能化生成已成为提高作战仿真效率的迫切需求。近年来,大语言模型 在语义理解、推理问答、文本生成等任务上表现出色,为作战仿真想定智能化生成带来了新方法和 新路径。为了给作战仿真想定智能化生成研究提供理论借鉴,针对基于大语言模型的作战仿真想定 智能化生成方法进行系统综述,首先从作战仿真想定的基本内容入手,分析了现今主流想定生成方 法的缺点不足,讨论了如何利用大语言模型解决相关问题;其次梳理了基于大语言模型的作战仿真 想定智能化生成范式以及关键支撑技术的研究现状;最后结合大语言模型热点和作战仿真需求,对 作战仿真想定智能化生成的研究前景进行展望。 关键词:大语言模型;作战仿真想定;智能化生成;检索增强生成;信息抽取

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大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本,还能够深入理解文本含义,处理各种自然语言任务,如文本摘要、问答、翻译等。2023年,大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点,其在规模上的增长尤为引人注目,参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处,更加深入地理解人类语言的复杂性。在过去的一年里,大语言模型在吸纳新知识、分解复杂任务以及图文对齐等多方面都有显著提升。随着技术的不断成熟,它将不断拓展其应用范围,为人类提供更加智能化和个性化的服务,进一步改善人们的生活和生产方式。
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