2023智慧图书馆大模型创新与应用白皮书.pdf

智慧图书馆大模型创新与应用白皮书上海图书馆(上海科学技术情报研究所)上海人工智能研究院智慧图书馆技术应用联盟（筹）2023 年 9 月前言当前，大模型技术加快创新发展，掀起人工智能创新发展的新一轮浪潮。为推动智慧图书馆建设，我国政府积极出台了一系列政策，加强智慧图书馆的战略部署。经过多年的发展，智慧图书馆已经积累了良好的平台和数据基础。与此同时，信息技术的飞速发展和数字人文研究也对图书馆提出高价值知识服务能力的新需求。在这个人工智能科技创新日新月异的时代，智慧图书馆作为知识传播的重要载体，迎来了前所未有的发展机遇和契机。本白皮书深入探讨智慧图书馆领域大模型应用，通过研究大模型对于智慧图书馆的赋能作用，并从场景创新、落地实践、生态建设三方面提供相关建议和指导，以促进智慧图书馆领域大模型技术的创新应用。首先勾勒大模型赋能智慧图书馆全景视图大模型赋能智慧图书馆全景视图：一是提出大模型技术赋能智慧图书馆路径一是提出大模型技术赋能智慧图书馆路径，即大模型基于自然语言处理技术优势和涌现能力，或通过模型微调训练、对接外部系统以满足体验类、专业类不同的功能和性能需求。二是提出两类智慧图书馆大模型应用二是提出两类智慧图书馆大模型应用总体架构总体架构，分别为“智慧图书馆+大模型”“大模型+智慧图书馆”。“智慧图书馆+大模型”围绕图书馆业务流程嵌入大模型技术，以图书馆业务需求为导向建设大模型应用，提升馆员业务管理和工作的效率以及智能化程度。“大模型+智慧图书馆”以大模型为核心延伸智慧图书馆服务应用，面向读者打造统一服务入口，提供咨询问答、检索推荐、新型阅读等多元服务。此外提出智慧图书馆大模型应用将逐渐由“+大模型”向“大模型+”范式转变的演变特征。三是形成智慧图书馆大模型应用场景全景视图，三是形成智慧图书馆大模型应用场景全景视图，梳理智慧管理、智慧服务、智慧业务、智慧空间四个方面的智慧图书馆大模型应用场景。并分析提出智慧图书馆大模型应用将逐渐由内部管理、对外服务过渡到未来体验的发展态势。以大模型赋能智慧图书馆全景视图为引领，白皮书随后从场景创新路径、落地实践路径、生态建设路径三方面提出重点方向、技术参考、建议举措，白皮书随后从场景创新路径、落地实践路径、生态建设路径三方面提出重点方向、技术参考、建议举措，以加快促进智慧图书馆领域大模型技术的创新应用：一是场景创新路径一是场景创新路径，白皮书梳理了智慧管理、智慧业务、智慧服务、智慧空间四个方向典型的智慧图书馆大模型应用场景，为智慧图书馆领域大模型技术创新应用提供借鉴和参考。智慧管理对图书馆馆藏资源进行语义化管理和深度分析挖掘，充分释放图书馆信息资源的潜在价值。智慧业务依托大模型技术面向馆员的日常工作和业务提供智能化辅助，以智慧化手段提高馆员信息素养和能力。智慧服务依托大模型技术面向读者提供智能、便捷、人性化、个性化的新型阅读体验和高价值的知识服务。智慧空间运用大模型技术优化图书馆空间和读者的交互体验，打造基于元宇宙图书馆的虚实融合交互体验。二是落地实践路径二是落地实践路径，白皮书首先从智慧图书馆大模型应用的规划设计角度提供了包括现状调研、需求分析、总体设计及实施路径设计等方面的工作指导，其次针对智慧图书馆大语言模型的微调训练，白皮书围绕模型开发训练全过程，梳理了包括模型选型、模型调优、模型评估、模型部署、模型使用等环节的技术指南，以为智慧图书馆大模型应用创新实践提供借鉴和参考。三是生态建设路径三是生态建设路径，白皮书围绕建立完善智慧图书馆大模型创新生态，提出加强数据开放共享和分析挖掘、搭建多元服务集聚的开放平台、完善大模型创新应用标准规范、依托联盟营造开放的创新氛围、开展行业人才培养与交流互动等建议举措，推动图书馆行业开放合作，共建智慧图书馆大模型创新生态，为智慧图书馆大模型创新应用营造开放包容、协同创新的发展环境。鉴于大模型技术的快速发展和行业应用仍处在创新探索阶段，以及对相关行业和业务的理解不够深入，我们深知白皮书存在诸多不足之处，可能仍然是完善版本前的 0.9 版本。因此，我们也诚挚邀请各界人士进行批评指正，我们将借助各方经验和智慧对白皮书进行修改和完善，从而为智慧图书馆大模型创新应用提供有益参考。1目录目录一、智慧图书馆发展环境与机遇.1（一）政策布局和需求驱动加快智慧图书馆建设.1（二）图书馆紧跟数字化发展步伐并积累良好基础.4（三）大模型技术赋能智慧图书馆具有广阔前景.7二、大模型赋能智慧图书馆全景视图.15（一）大模型技术赋能智慧图书馆路径.15（二）智慧图书馆领域大模型应用总体架构.17（三）智慧图书馆大模型应用场景全景视图.19三、智慧图书馆大模型应用场景创新路径.23（一）智慧管理实现图书馆资源的语义化管理.23（二）智慧业务打造辅助图情业务的智能助手.25（三）智慧服务提供新型阅读体验和知识服务.26（四）智慧空间打造虚实融合的智能交互体验.28四、智慧图书馆大模型应用落地实践路径.30（一）智慧图书馆大模型创新应用规划设计.30（二）智慧图书馆大模型创新开发落地实施.36五、智慧图书馆大模型创新生态建设路径.55（一）加强数据开放共享和分析挖掘.55（二）搭建多元服务集聚的开放平台.56（三）完善大模型创新应用标准规范.56（四）依托联盟营造开放的创新氛围.57（五）开展行业人才培养与交流互动.581一、智慧图书馆发展环境与机遇一、智慧图书馆发展环境与机遇（一）政策布局和需求驱动加快智慧图书馆建设（一）政策布局和需求驱动加快智慧图书馆建设1、公共文化与技术创新政策叠加为智慧图书馆带来新机遇我国陆续出台推进公共文化服务数字化的相关政策，智慧图书馆建设的战略部署持续深化。1、公共文化与技术创新政策叠加为智慧图书馆带来新机遇我国陆续出台推进公共文化服务数字化的相关政策，智慧图书馆建设的战略部署持续深化。2021 年 3 月，我国正式发布了中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要，明确提出积极发展智慧图书馆，提供智慧便捷的公共服务。建设智慧图书馆成为加快数字社会建设步伐当中非常重要的战略任务。同年 3 月，国家发展改革委联合多部门印发关于推动公共文化服务高质量发展的意见，提出加快推进公共文化服务数字化，明确加强智慧图书馆体系建设，建立覆盖全国的图书馆智慧服务和管理架构，大力发展基于 5G 等新技术应用的数字服务类型，拓宽数字文化服务应用场景。2021 年 4 月，文化和旅游部印发“十四五”文化和旅游发展规划，提出加快公共数字文化建设，部署全国智慧图书馆体系建设重点任务，即以全国智慧图书馆体系建设为核心，搭建一套支撑智慧图书馆运行的云基础设施，形成国家层面知识内容集成仓储，建设和运行智慧图书馆管理系统，在全国各级图书馆及其基层服务网点普遍建立实体智慧服务空间。2021 年 6 月，文化和旅游部发布“十四五”公共文化服务体系建设规划，提出推动公共文化数字化、网络化、智能化建设，以全国智慧图书馆体系建设项目和公共文化云项目为依托，加强数字文化内容资源建设，建设公共文化网络平台，以及拓展公共文化服务智慧应用场景。2022 年 5 月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了关于推进实施国家文化数字化战略的意见，提出统筹推进国家文化大数据2体系、全国智慧图书馆体系和公共文化云建设，增强公共文化数字内容的供给能力，提升公共文化服务数字化水平。此外，中国国家图书馆在 2021 年 10 月发布了国家图书馆“十四五”发展规划，提出实施“智慧转型”战略，基于 5G 网络、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等关键技术，推动国家图书馆在资源、服务、设施、管理等领域全面实现智慧化转型，并部署加强信息化基础设施建设、构建智慧图书馆管理系统、推进线下服务空间智慧化升级、建设数字孪生国家图书馆、构建开放知识服务平台等重点举措。以深化人工智能等新型数字技术创新应用为主线，我国先后发布了多个政策文件鼓励引导人工智能在公共文化服务领域的创新应用，为智慧图书馆建设营造了良好的政策环境。以深化人工智能等新型数字技术创新应用为主线，我国先后发布了多个政策文件鼓励引导人工智能在公共文化服务领域的创新应用，为智慧图书馆建设营造了良好的政策环境。2021 年 12 月，国务院印发“十四五”数字经济发展规划，提出充分运用新型数字技术持续提升公共服务数字化普惠水平，加快优秀文化的数字化转化和开发，推动文化教育等领域公共服务资源的数字化供给和网络化服务。2022 年 7 月，国家科技部、工业和信息化部等六部门联合引发关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见，明确提出围绕高水平科研活动加强人工智能应用场景创新，充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，推动人工智能技术成为解决科学问题的新范式，为图书馆加强文献知识资源的整合开发利用、优化面向科研机构的知识服务等带来了有利的政策条件。地方层面，结合大模型技术创新发展热潮，多个城市谋划了促进大模型创新应用的相关政策布局，为探索图书馆行业领域的大模型落地应用提供了良好契机。地方层面，结合大模型技术创新发展热潮，多个城市谋划了促进大模型创新应用的相关政策布局，为探索图书馆行业领域的大模型落地应用提供了良好契机。北京市率先发布北京市促进通用人工智能创新发展的若干措3施，围绕加强算力资源统筹供给、加强高质量数据要素供给、系统构建通用人工智能技术体系、创新通用人工智能技术场景应用等方面出台二十一条政策措施。上海市推出上海市推动人工智能大模型创新发展的若干措施，围绕大模型创新能力、创新要素、创新应用、创新环境四大方向实施大模型创新扶持计划、智能算力加速计划、示范应用推进计划，并发布“模都”倡议，全力推进卓越引领的“模”都上海建设。深圳市发布深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（20232024 年），从强化智能算力集群供给、增强关键核心技术与产品创新能力、提升产业集聚水平、打造全域全时场景应用、强化数据和人才要素供给、保障措施等六个方面提出十八项具体举措。成都市发布成都市加快大模型创新应用推进人工智能产业高质量发展的若干措施，具体围绕强化智能算力供给、提升创新策源能力、提升产业发展能级、构建全域场景体系、加强生态要素聚集等方面出台二十条政策措施。2、信息技术发展和数字人文研究对图书馆服务能力提出新需求信息技术发展倒逼图书馆提升信息服务生态位，提高知识服务和空间伴随能力。2、信息技术发展和数字人文研究对图书馆服务能力提出新需求信息技术发展倒逼图书馆提升信息服务生态位，提高知识服务和空间伴随能力。一方面，伴随着互联网、大数据等技术的发展，信息资源呈现爆炸式的增长，信息内容的体量、复杂度不断变高，使得单个图书馆管理的信息资源占比变得越来越小。另一方面，ChatGPT 等大语言模型应用的创新也使得人们对于信息、知识的获取、搜索、生产方式也发生了显著变化，人们可直接通过对ChatGPT 提问来高效地获取相关知识。过去一段时间，图书馆作为提供资源和服务的门户而存在，管理重在书目、纸本等实体资源的收集、处理、组织和服务以及实体资源的数字化管理。如果图书馆长期停留在以资源为中心、以机构为中心的管理理念，而不重视以4用户为中心并利用数字技术提高信息服务价值，图书馆将难以适应数字时代下信息技术的发展潮流、难以满足数字时代下读者用户个性化、高质量的阅读需求，可能会沦为信息资源价值没有得到充分发挥的信息孤岛。因此，图书馆需要提升在信息服务中的生态位，提高信息资源收集、加工、流通和知识分析挖掘、服务能力，从提供资源检索的传统情报向提供高价值知识服务的智慧情报转变，并打造促进用户交流互动、学习分享、价值创造的空间，这样方能保持与时俱进，充分融入信息社会下的知识服务生态。数字人文范式转变要求图书馆加快提高知识生产和服务能力。数字人文范式转变要求图书馆加快提高知识生产和服务能力。数字人文是数字技术与人文学科的交叉领域，伴随计算机技术的发展，数字人文已从早期利用计算机实现人文资源的复刻镜像、全文检索排序，逐步发展至基于自然语言处理、知识图谱、数据可视化、AR/VR 等数字技术进行数据加工、知识生产、内容服务等高阶形态，数字人文研究的精细度、价值挖掘深度显著提高。图书馆作为文化记忆机构，具有大量的家谱、古籍、地方志、碑帖等极具人文研究价值的特藏资源，在文化传承、参与数字人文研究、赋能人文学科建设方面具有重要地位和作用。因此，图书馆需要加快提高运用数字技术进行内容挖掘和知识生产、服务的能力，通过运用数字技术对特藏资源进行数字化加工，提取细粒度知识信息，或进行数字化再现兼顾古籍的“藏”与“用”，从而加强图书馆特藏资源的开发利用，以满足人文学科建设和研究、文化传承的需要。（二）图书馆紧跟数字化发展步伐并积累良好基础（二）图书馆紧跟数字化发展步伐并积累良好基础1、图书馆经历从自动化、数字化到智慧化的发展历程1、图书馆经历从自动化、数字化到智慧化的发展历程图书馆自动化时期对应 Web1.0 阶段。这一时期，公众的信息来源主要为 PGC（Professional Generated Content），指的是由专业人员生成、编辑和发布的内容。图书馆的机读目录(MARC)和由此发展出的元数据（metadata）是由 PGC 方式产生内容的典型代表。19695年公布发行的 MARC 标准奠定了图书馆行业在全球范围内对信息技术应用的前沿地位。在图书馆 1.0 时期，图书馆自动化的业务主要是结合计算机技术和已有的 MARC 标准和元数据来自动化管理纸质馆藏。图书馆数字化时期伴随着 Web2.0 的发展。在这一时期，互联网上的社交媒体为用户提供了一个开放的、丰富的平台，其中 UGC（User Generated Content）成为了重要的内容来源。UGC 指的是由普通用户创建和发布的内容，这种内容通常没有经过专业人员的审核。这一时期，图书馆开始建立数字图书馆项目，保存数字资源。除了保存与 PGC 相关的实体书的数字化内容外，数字图书馆还开始保存门户检索网页上的用户书评，以及采用众包模式下用户提供的内容。随着 Web3.0 兴起,图书馆进入智慧化的发展阶段。Web3.0 时代，虚实融合技术、智能交互技术等新技术逐渐兴起，智能系统不仅会响应用户的搜索请求和组合呈现信息，还能像人类一样读懂信息，并根据用户需求生成个性化的内容，用户从互联网上获得的信息将包括 PGC、UGC，以及由人工智能生成的内容，即 AIGC（ArtificiallyIntelligence Generated Content）。面对 Web3.0 的发展，图书馆原有的集成管理平台已不能满足 IT 应用需求和多元灵活的内容需求。于是，图书馆开始建立智慧图书馆项目，搭建第三代图书馆服务平台，这一新平台具有融合多种平台、多种数据类型的知识整合能力。随着智能技术的广泛应用和新一代图书馆服务平台的发展，图书馆进入智慧化阶段。2、图书馆数字化发展积累良好基础图书馆数字化发展过程中逐渐积累了良好的数据和平台基础。在数据方面，2、图书馆数字化发展积累良好基础图书馆数字化发展过程中逐渐积累了良好的数据和平台基础。在数据方面，一方面，随着互联网的普及，图书馆的部分服务场景从实体馆藏转向了线上数字资源，数字图书馆开始着重于对纸质资源的数字化，丰富了图书馆的数字馆藏，为后续的服务奠定了内容6基础。另一方面，Web2.0 技术的兴起使得图书馆与读者的交互变得更加密切，用户生成的内容（UGC）也为图书馆提供了新的内容来源，其中包括众包平台上的标引数据和家谱数据等宝贵的高质量数据。在平台方面，在平台方面，图书馆早期建立了集成管理平台，平台能够整合各种资源，如电子书、期刊、数据库、多媒体资源等，为用户提供统一的检索和访问入口，并且许多图书馆都提供了移动应用或移动优化的网站，使用户可以随时随地访问图书馆的资源和服务。随着图书馆发展逐步从传统的数字化转向智慧化，图书馆开始搭建第三代图书馆服务平台，这些平台具有融合多种平台、多种数据类型的知识整合能力，并能够根据用户的实际需求提供个性化、高质量的服务，具有自我迭代和演化的能力。新一代的图书馆服务平台采用微服务架构，每个功能或服务作为一个独立的模块存在，提高了系统的灵活性和可扩展性，使平台能够灵活地组合和拼装智慧应用，满足不同图书馆的应用需求。总的来说，图书馆数字化发展得益于早期的技术和内容基础。目前，图书馆正在迅速适应新技术和数据来源，不断优化其服务和系统。3、智慧图书馆发展取得成就和存在问题3、智慧图书馆发展取得成就和存在问题如前所述，图书馆在数字化过程中积累了大量的数据资源，通过运用数字化技术将纸质资源数字化并进行管理，使其便于在线访问和搜索。然而这些管理和服务方式的核心在于资源的数字化管理，使得用户可以随时随地访问图书和文献资源，与智慧图书馆所强调的个性化、智慧化服务相比仍有不少差距。智慧图书馆的内涵不再以资源类型来定义，而是以服务特点来定义，意味着智慧图书馆不仅仅是一个资源的集合，更应该是一个智能的、以用户为中心的服务平台，实现以人为本的智慧化服务，通过使用大数据、人工智能等技术提供更加个性化、智能化的服务，例如通过用户行为分析为用户推荐合适的读物。7当前，智慧图书馆已经从概念阶段发展到实际应用阶段，国家图书馆等机构启动了一系列的智慧图书馆项目，加速整个行业的转型，包括硬件和软件的更新，以及业务流程和服务模式的重塑。但是，智慧图书馆的发展也面临着许多挑战。例如，如何确保数字资源的长期保存；数据的隐私和安全问题；以及如何确保智慧图书馆真正满足用户的需求，而不仅仅是技术的展示等问题，需要实施智慧化转型建设的图书馆进行综合考虑和应对。（三）大模型技术赋能智慧图书馆具有广阔前景（三）大模型技术赋能智慧图书馆具有广阔前景1、基于 Transformer 的大型语言模型加速创新1、基于 Transformer 的大型语言模型加速创新2017 年谷歌发布的 Transformer 神经网络是大模型发展的源头技术，该模型在机器翻译任务上的表现大幅超越已有的模型，打破了 传 统 CNN 和 RNN 结 构 在 自 然 语 言 处 理 领 域 的 垄 断 地 位。Transformer 最先是作为机器翻译的 Seq2Seq 模型而提出的，相比于传统网络结构，Transformer 的自注意力机制能从输入预料中捕获词与词之间的相关性，即对于每一个输入词，自注意力机制能对其它词赋予权重，权重越大表示词与词越相关。这种自注意力机制使得模型本身具有良好的语义理解和文本生成能力。同时，Transformer神经网络具有更低的层计算复杂度，更强的并行操作性，更好的长距离依赖学习能力。这使得 Transformer 架构能够从数据中学习更多知识的同时，具有更好的计算效率。至此，Transformer 神经网络为大模型奠定了良好基础，并在自然语言处理、计算机视觉、智能语音、多模态等多个方向得到应用，基于 Transformer 架构的大模型开始加速涌现。8图 1：Transformer 大模型演进过程1起源于机器翻译的 Transformer 由于在最具备“先验”通识和世界解释模型的数据类型大规模文本语料库上得到了预训练，于是在自然语言处理领域取得突破性的进展并得到广泛应用，涌现出很多大型语言模型起源于机器翻译的 Transformer 由于在最具备“先验”通识和世界解释模型的数据类型大规模文本语料库上得到了预训练，于是在自然语言处理领域取得突破性的进展并得到广泛应用，涌现出很多大型语言模型（通常，大型语言模型 LLM 是指包含数千亿或更 多 参 数 的 语 言 模 型）。其 中，令 人 瞩 目 的 当 属 于 仅 采 用Transformer 解码器训练的 GPT 系列。其 中，令 人 瞩 目 的 当 属 于 仅 采 用Transformer 解码器训练的 GPT 系列。2022 年 11 月，OpenAI 发布了ChatGPT。ChatGPT 采用 GPT3.5 架构，使用大量的语料库进行训练，具有语言理解和文本生成能力，可根据聊天上下文进行流畅自然的互动，做到与真人几乎无异的对话交流。而后，OpenAI 发布 GPT4，在 ChatGPT 的基础上增加了视觉模态，具备图文理解和处理能力，在数学、编码等能力上大幅超越 ChatGPT，表现出接近人类甚至超1资料来源：中国人工智能大模型地图9越人类的水平。2、大语言模型的技术特性2、大语言模型的技术特性大语言模型通常以 Transformer 作为基础架构，其核心能力在于通过大量的文本数据训练，学习语言的结构和规律，从而能够准确地理解和生成文本。此外，大语言模型还具有涌现能力，能够根据上下文生成新颖、富有创造力的内容。这些技术特点使得大语言模型在自然语言处理领域具有广泛的应用前景，广泛用于机器翻译、问答系统、文本摘要等多种应用场景。（1）核心能力大型语言模型基于自注意力机制将词与词之间的关联度蕴藏在深度神经网络模型中，具有较强的语言理解和生成能力，可根据给定的上下文（例如 prompt）生成高质量的文本，使得自然语言处理技术获得显著提升。语义理解。语义理解。基于 transformer 的大语言模型在语义理解方面具有很大的优势。它采用了注意力机制，能够有效地捕捉文本中不同位置之间的关联性，从而更好地理解文本的语义、句子的结构、上下文关系以及词汇间的相互联系。这种机制能够让模型在处理长文本时，仍然能够保持较高的准确性和效率。此外，transformer 模型还采用了多头注意力机制，能够同时捕捉多种不同类型的关联性，进一步提高了模型的语义理解能力。信息匹配。信息匹配。信息匹配是指大语言模型能够根据用户的需求，从大量的数据中找出与查询相关的信息。在信息匹配方面，基于transformer 的大语言模型也表现出色。它能够通过对文本进行深入分析，找到文本中的关键信息，并将其与其他文本进行匹配，根据上下文、文本结构和语义关系来提高信息匹配的准确性。这种匹配能力使得大语言模型能够在问答系统、推荐系统等应用场景中发挥重要作用。此外，transformer 大语言模型还具有很强的自适应能力，10能够根据不同的应用场景调整匹配策略，进一步提高匹配效果。语言生成。语言生成。语言生成是指大语言模型能够根据给定的上下文自动产生新的文本。大语言模型可以根据用户的需求生成描述、总结、扩展等不同类型的文本，根据上下文预测下一个词从而生成连贯、通顺的文本。在生成文本时，模型会考虑词汇、语法、风格等多个因素，确保生成的文本符合语言规则，并与给定的上下文保持一致。这种生成能力使得大语言模型能够用于机器翻译、文本摘要、自动写作等多种应用场景。此外，transformer 大语言模型还具有很强的泛化能力，能够在面对新颖、未见过的文本时仍然保持较高的生成质量。（2）涌现能力大型语言模型的性能大致遵循随着模型大小的增加而增加的规律，然而大模型某些能力是不可预测的，只有当模型大小超过某个水平时才能观察到，即大模型的涌现现象。大语言模型的涌现能力指的是当语言模型规模增加到一定程度时，会出现较小模型不具备的能力。这种能力并非随着模型规模的增加而线性增长，而是存在一个临界点。只有当模型规模超过这个临界值时，才会涌现出新的能力。这种涌现能力与模型规模大小（模型参数量）有一定的关联关系，但也可能受到其他因素的影响，例如训练数据量、数据质量等。目前，大模型主要包括以下典型的涌现能力。上下文学习。上下文学习。上下文学习指的是大型语言模型根据给定的少量示例理解并执行任务的能力。通过使用示例来构建演示上下文，通常以自然语言模板的形式编写。模型将查询与上下文演示连接起来，形成一个带有提示的输入，并基于此输入进行预测。上下文学习不需要参数更新，直接使用预训练的语言模型进行预测。这种方法在许多零样本条件下被证明是有效的，引起了学术界和工业界的关注。指令跟随指令跟随。指令跟随指的是大语言模型理解并遵循自然语言指11令的能力。这种能力是通过在高质量指令数据上对模型进行微调来实现的。模型能够理解指令的要求并生成适当的响应。指令跟随已被证明能够提高大型语言模型在各种任务上的性能。逐步推理逐步推理。逐步推理指的是大型语言模型在复杂问题上进行多步推理的能力。通过使用“思维链”提示等技术，引导大型语言模型进行详细的中间推理步骤。模型能够生成自己的推理链并提供更准确的答案。逐步推理已被证明能够显著提高大型语言模型在数学问题和常识推理等任务上的性能。知识承载。知识承载。大语言模型能够从大量的文本数据中学习语言知识，并将这些知识储存在庞大的参数空间中，使得它们能够在执行任务时利用这些知识，从而实现信息浓缩和知识承载。例如，在文本总结任务中，大语言模型通过信息浓缩能够从一篇长文中提取出关键信息以简洁的方式呈现给用户。在用户对话过程中，大语言模型能够将训练过程中提取的知识以自然语言的形式表达出来。图 2：大模型涌现能力表现（3）大模型的局限性大模型在具备上述核心能力和涌现能力的同时，也存在一些局限性，主要体现在：12大模型具有“幻觉”，可能会胡编乱造，产生虚假不良信息。大模型具有“幻觉”，可能会胡编乱造，产生虚假不良信息。训练数据有偏、理解推理不足、监督训练误导、细分领域知识有限等原因，可能会导致模型捏造没有事实来源的答案，或给出具有偏向性的观点。因此，在对信息准确性和可靠性要求严格、容错率低的领域中，如医疗、金融等，企业应审慎防范信息偏误带来的高风险。倾向于在没有警告的情况下产生错误，包括数学、编程、归因和更高层次的概念错误。这样的错误通常被称为幻觉，因为它们倾向于显得合理或与真实的推论相一致。幻觉，如错误的参考文献、内容和陈述，可能与正确的信息交织在一起，并以一种有说服力和自信的方式呈现，使得它们在没有仔细检查和努力检查事实的情况下难以被识别。大模型与人类价值观不够对齐，可解释性不足，可能会存在偏见或歧视大模型与人类价值观不够对齐，可解释性不足，可能会存在偏见或歧视。模型在响应前的分析步骤具有“黑箱”性质，呈现不透明、不可解释性。生成式语言模型的底层输出逻辑是推测句子中最有可能出现的下一个单词进行“填空”，而随着数十亿甚至千亿级别参数大模型的出现，运算过程变得十分复杂并且难以解释，最终导致模型决策行为难以评估并施加控制。大模型动态学习、知识更新能力不足。大模型动态学习、知识更新能力不足。大模型的实时更新问题也在一定程度上限制了生成式人工智能的应用扩展。大语言模型的“智力”依赖于大型数据集和高性能算力，而数据集不具备自我更新的机制，因此模型的升级需要更新训练数据集，呈现阶段性和滞后性特征。例如，GPT-4 的知识库更新截止 2021 年 9 月，后续信息无法被用于学习，可能出现推理错误的情况。大模型系统规划能力不足、逻辑推理并不严密。大模型系统规划能力不足、逻辑推理并不严密。大模型在系统规划和逻辑推理上仍然有所不足。原因是大模型通常是通过在大量数据上进行训练来学习知识的，它的输出更多地是基于数据中的模式，而不是基于严格的逻辑规则。因此，当面对需要高度逻辑推理13的问题时，大模型可能不能给出完全正确或者最优的答案。此外，它在处理复杂的、多步骤的问题时，可能无法进行深入的规划或预测未来的行动。大模型技术稳定性不足。大模型技术稳定性不足。尽管大模型的规模巨大、参数众多，但它们在某些特定场景或任务上可能仍会出现不稳定的行为。例如，在某些输入下，模型的响应可能是不可预测的，或者与训练数据中的模式不一致。这种不稳定性可能源于训练数据的不足、模型架构的限制或其他未知因素。这意味着，在某些应用中，特别是高风险或需要高可靠性的场景下，依赖大模型可能存在风险。大模型的“记忆力”有限，可能会出现灾难性遗忘。大模型的“记忆力”有限，可能会出现灾难性遗忘。当大模型在学习新的信息或任务时，它可能会遗忘之前学到的知识。这是由于模型在训练过程中需要不断地调整其内部参数，以适应新的数据和任务，这可能导致它“忘记”之前的知识。这种遗忘现象对于需要长时间、持续学习的应用，如生涯学习或某些类型的在线学习，可能会成为一个严重的问题。3、大模型技术为智3、大模型技术为智慧图书馆发展提供新机遇慧图书馆发展提供新机遇具体而言，大模型技术对于智慧图书馆的赋能重点体现在以下方面：信息理解和分析。信息理解和分析。大模型技术有助于智慧图书馆进行信息理解和分析。大语言模型能够快速、准确地理解用户输入的自然语言，理解用户需求和意图，从而更加精准地为用户提供个性化的信息资源服务。此外，图书馆需要处理大量的文本信息，包括图书、期刊、报纸等各类文献资料，大模型技术能够对这些内部信息资源进行深入分析和挖掘，提取关键信息发掘其中蕴含的知识价值，将其整合到知识库中，并将其呈现给读者，为读者提供符合其需求的高价值、高质量知识服务，大幅提高用户信息资源检索查询和知识加工的效率。14信息检索和推荐。信息检索和推荐。大语言模型技术有助于智慧图书馆进行信息检索匹配。大语言模型能够根据用户输入的关键词或短语，快速检索出相关的信息资源，并根据相关性和重要性对检索结果进行排序，将结果以清晰易懂的方式呈现给用户，为用户提供更加精准、高效的检索服务。此外，大语言模型技术还能够根据用户的检索历史和偏好，为用户个性化推荐相关的信息资源。信息交互和展示。信息交互和展示。大语言模型技术有助于智慧图书馆进行信息交互展示。大语言模型能够以自然语言的方式与读者进行交流，通过对读者需求的深入理解，为读者提供更加个性化、人性化的知识服务。此外，大语言模型技术还能够通过多种方式展示信息，如文字、图片、音频、视频等，为用户提供更加生动灵活的阅读体验，通过更生动、可视化的信息展示方式呈现信息和知识，从而提升交互效果，使用户能够更直观地理解和获取知识。总之，大语言模型技术作为一种先进的人工智能技术，能够为智慧图书馆建设提供新型的技术路径和赋能支撑。它能够帮助智慧图书馆更好地整合和加工信息资源、分析和挖掘文本信息，并为读者提供更加高价值、人性化的知识服务。随着人工智能技术的不断发展，大语言模型技术在智慧图书馆建设中将发挥越来越重要的作用。15二、大模型赋能智慧图书馆全景视图二、大模型赋能智慧图书馆全景视图（一）大模型技术赋能智慧图书馆路径（一）大模型技术赋能智慧图书馆路径综合来看，智慧图书馆面向读者服务、业务助手以及未来体验的智能化需求分别在功能和性能方面具有不同的特点，可以归纳为不同的需求类型，即体验功能需求、专业功能需求、体验性能需求和专业性能需求。结合大模型技术在自然语言处理方面的优势和特点，以及大模型经过微调后表现出专业性和稳定性提升的潜力优势，大模型技术基于不同的技术实现路径可以有效匹配和满足不同的需求类型，即在赋能智慧图书馆业务方面主要呈现四种路径：大模型结合自身技术优势满足体验类功能需求。大模型结合自身技术优势满足体验类功能需求。图书馆智能化应用场景对于人机交互、内容生成、多轮对话等交互类、体验类功能有着显著需求，例如读者基于 AIGC 的内容创作、面向读者的咨询解答、面向馆员的办公助手等智能化应用，需要智能化系统提供内容生成、自然语言交互、通识问题解答等类 ChatGPT 功能。对于这类体验类功能需求，大语言模型基于自然大语言模型基于自然语言处理方面的技术优势以及涌现出的上下文学习、多轮对话、思维链推理能力可以有效的技术支撑，精准匹配自然语言对话、内容生成等功能需求语言处理方面的技术优势以及涌现出的上下文学习、多轮对话、思维链推理能力可以有效的技术支撑，精准匹配自然语言对话、内容生成等功能需求，为智慧图书馆交互服务类应用场景提供赋能支撑。大模型经过微调训练或调用外部系统满足专业类功能需求。大模型经过微调训练或调用外部系统满足专业类功能需求。图书馆智能化应用场景对于内容存储、专业问答、资源检索和更新、资源推荐等专业化、个性化服务功能有着显著需求，例如读者阅读助手可能结合读者的借阅历史等数据个性化推荐新书名目，同样可能基于读者阅读助手实现信息资源的精准检索，面向读者的交互问答可能需要满足图书馆业务方面的问答需求，面向读者、馆员的专业知识服务也需要智能化系统具备精准匹配、归纳总结、知识推理等专业服务能力。对于这类专业类功能需求，大语言模型通过专业数据微调训练提升模型的专业问答和推理求解能力，或对接外部系大语言模型通过专业数据微调训练提升模型的专业问答和推理求解能力，或对接外部系16统（例如搜索引擎、用户管理系统、知识库系统）提升大模型的信息检索、匹配以及存储记忆能力，可以有效满足和匹配个性化推荐、专业知识问答、知识分析服务等专业功能需求，统（例如搜索引擎、用户管理系统、知识库系统）提升大模型的信息检索、匹配以及存储记忆能力，可以有效满足和匹配个性化推荐、专业知识问答、知识分析服务等专业功能需求，为智慧图书馆的高价值信息内容服务提供有效的技术支撑。大模型结合自身技术优势满足体验类性能需求。大模型结合自身技术优势满足体验类性能需求。从性能需求来看，部分图书馆智能化应用场景的性能需求主要侧重互动性、体验感和创造性等方面，例如面向读者的咨询问答、人机交互，以及基于文生图等多模态的新型阅读体验，智慧图书馆空间元宇宙虚实交互体验等场景更加看重人机交互的流畅性、互动性，内容生成的丰富性、创意性，以实现更好的体验和交互效果。对于这类体验性能需求，大语言模型基于自然语言处理方面的技术优势以及涌现出的上下文学习、多轮对话、思维链推理能力能够在智能交互过程提供流畅自然且有创意性的互动体验，从而满足智慧图书馆交互服务类应用场景的体验性能需求，大语言模型基于自然语言处理方面的技术优势以及涌现出的上下文学习、多轮对话、思维链推理能力能够在智能交互过程提供流畅自然且有创意性的互动体验，从而满足智慧图书馆交互服务类应用场景的体验性能需求，为智慧图书馆交互服务类应用场景尤其是面向读者的智能阅读服务提供赋能支撑。大模型经过微调训练或调用外部系统满足专业类性能需求。大模型经过微调训练或调用外部系统满足专业类性能需求。在部分图书馆智能化应用场景具有体验性能需求的同时，部分应用场景的性能需求主要侧重内容准确、稳定可靠等方面，例如面向读者的信息资源检索查询、图书馆业务知识问答、专业知识服务，以及面向馆员的图书辅助编目、情报研究和人文研究辅助等应用场景更加看重智能化系统的稳定性、可靠性，以及在内容生成方面准确可信、有据可查，杜绝虚假信息的产生。对于这类专业性能需求，大语言模型通过专业数据微调训练，或者通过对接外部系统等方式增强模型自身的稳定性、可靠性，以及内容的准确性和真实性，能够保障其在智能交互过程中满足图书馆高价值信息服务以及智能业务辅助等应用场景的专业性能需求，大语言模型通过专业数据微调训练，或者通过对接外部系统等方式增强模型自身的稳定性、可靠性，以及内容的准确性和真实性，能够保障其在智能交互过程中满足图书馆高价值信息服务以及智能业务辅助等应用场景的专业性能需求，从而为专业服务、业务辅助等应用场景提供专业可靠的性能保障。17图 3：大模型技术赋能智慧图书馆路径（二）智慧图书馆领域大模型应用总体架构（二）智慧图书馆领域大模型应用总体架构智慧图书馆领域的大模型应用总体架构主要包括两类，分别为“智慧图书馆+大模型”“大模型+智慧图书馆”。“智慧图书馆+大模型”。智慧图书馆领域的大模型应用总体架构主要包括两类，分别为“智慧图书馆+大模型”“大模型+智慧图书馆”。“智慧图书馆+大模型”。“智慧图书馆+大模型”即围绕图书馆业务嵌入大模型技术。“智慧图书馆+大模型”以图书馆业务场景为核心，面向图书馆馆员业务打造大模型及大模型应用场景，通过接入图书馆大模型的智能化能力以及场景模型的专业化服务能力提升馆员的业务管理和办公效率。围绕馆员的日常办公、图书推荐、图书采编业务、情报科研、数字人文研究等业务的智能化、个性化需求，依托由行业内已发布的成熟的大语言模型如 GPT-4、“文心一言”、或者基于基础模型微调训练的智慧图书馆大语言模型、以及在智慧图书馆大语言模型基础上经过模型调优、量化等处理的图书馆细分业务场景模型，例如文献服务模型、人文研究模型、图书采编模型等所构成的模型体系，通过插件安装或 API 接口调用等多种方