記者從中山大學智能工程學院獲悉，首款專為應急科普打造的多模態大語言模型——“神機大模型”已由該院沈穎團隊完成并于近日正式發布。 該大模型將人工智能技術與應急管理體系深度融合，成為應急知識科普的重要工具。

據介紹，“神機大模型”能夠為廣大群眾提供實用的應急知識和應對突發情況的方法，助力提高公眾的安全意識和自救互救能力，開啟全民應急科普新篇章。 同時，針對行業領域痛點，該大模型能夠為政府、企事業單位和公眾提供智能化、高效化、人性化的應急場景解決方案。

據介紹，為了賦能“神機大模型”在應急科普中的智能化、人性化、精細化解決方案，實驗室團隊設計了事前預防、事中處置、善后恢復等多場景的咨詢、決策支持與情感支持問答任務，自行構建了共計205,617條指令對，引入了22,353條來自指南、白皮書、新聞、真實案例、搜索引擎、在線服務及多輪問答的公開數據語料進行微調， 進一步增強了模型的泛化能力和應變速度。 團隊提出的應急科普大模型綜合性能評測體系，涵蓋了安全應急管理知識問答的客觀評測與專家主觀評估，確保了模型在安全性、實用性、規范性方面的高標準。

為確保“神機大模型”在應急科普中的卓越表現，“神機大模型”在36張40GB NVIDIA A100 GPU上進行了2個epoch的預訓練和3個epoch的全量微調，分別訓練了7B與72B參數的模型版本。 在應急管理知識問答的評測中，模型準確率高達71.53%，大幅降低了人工干預的需求，同時展現了出色的時效性和可靠性。

模型能夠提供一分鐘內超過1000條用戶響應的服務能力，可望減輕應急領域人員的負擔，提高應急響應效率。 面向政府、企事業單位和普通民眾，該模型提供精細化應急場景咨詢和應急心理疏導服務，助力構建更加安全、和諧的社會環境。

目前， 已上線的神機大模型1.0版本具有多項實用功能：可針對常見的應急安全知識進行問答，可以為用戶提供基礎的應急情況咨詢，響應迅速，回答專業性強；基于檢索增強生成技術（RAG），神機大模型對生成的所有答案進行知識溯源，為用戶提供可靠的專業原始知識文檔信息，具備更強的專業性；由于各類應急管理數據標準不同，神機大模型整合海量歷史數據與規章制度，便于查詢，很好地解決了知識碎片化、數據分散的問題； 神機大模型可以輔助相關從業人員，進行應急管理計劃制定、應急預案公文寫作、事故調查報告撰寫等，極大解放人力成本。

此外，火災、建筑事故、地震等發生后，受災群眾與參與救災的救援人員均可能產生災后心理負面影響，神機大模型可以提供應急心理救援與心理輔導援助。

中山大學智能工程學院副教授沈穎表示：“‘神機大模型’的發布，標志著我們在應急科普智能化道路上邁出了堅實的一步，期待它能夠在應急科普領域發揮重要作用，為普及公眾應急安全教育與構建和諧安全的社會貢獻力量。 ”

文｜記者 李鋼 郭思琦 實習生 劉佳琪

編輯：吳方舟