Towards EnergyGPT: A Large Language Model Specialized for the Energy Sector

📄 arXiv: 2509.07177v1 📥 PDF

作者: Amal Chebbi, Babajide Kolade

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-08

💡 一句话要点

提出EnergyGPT，一个面向能源领域的专业大型语言模型，通过微调LLaMA 3.1-8B实现。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 能源领域 大型语言模型 领域专用模型 监督微调 LLaMA 3.1-8B 能源文本语料库 问答基准

📋 核心要点

  1. 通用LLM在能源领域因缺乏专业知识和领域知识而受限，难以满足特定需求。
  2. EnergyGPT通过在能源文本语料库上微调LLaMA 3.1-8B，专注于提升领域相关性和性能。
  3. 实验表明，EnergyGPT在能源相关的语言理解和生成任务中，性能优于基础模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各个领域都展现出了令人印象深刻的能力。然而，其通用性限制了它们在能源等专业领域的有效性，这些领域需要深厚的技术专长和精确的领域知识。本文介绍了EnergyGPT，一个为能源领域量身定制的领域专用语言模型，通过在高质量、精心策划的能源相关文本语料库上使用监督微调来开发LLaMA 3.1-8B模型。我们提出了一个完整的开发流程，包括数据收集和管理、模型微调、基准设计和LLM-judge选择、评估和部署。通过这项工作，我们证明了我们的训练策略能够在不需要大规模基础设施的情况下提高领域相关性和性能。通过使用领域特定的问答基准评估模型的性能，我们的结果表明EnergyGPT在大多数能源相关的语言理解和生成任务中优于基础模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用大型语言模型在能源领域应用时，由于缺乏专业知识和领域知识而表现不佳的问题。现有方法难以有效处理能源领域的特定任务，例如能源政策解读、技术文档理解和报告生成等。

核心思路：论文的核心思路是通过监督微调（Supervised Fine-Tuning）的方式，利用高质量的能源领域文本数据，对一个预训练的大型语言模型（LLaMA 3.1-8B）进行专门训练，使其具备更强的能源领域知识和语言理解能力。这样设计的目的是让模型能够更好地理解和生成与能源相关的文本，从而提高其在能源领域任务中的性能。

技术框架：EnergyGPT的开发流程包括以下几个主要阶段：1) 数据收集与管理：收集并清洗能源领域的文本数据，构建高质量的训练语料库。2) 模型微调：使用监督微调方法，在LLaMA 3.1-8B模型的基础上，利用能源语料库进行训练。3) 基准设计与评估：设计领域特定的问答基准，并选择合适的LLM-judge进行评估。4) 部署：将训练好的EnergyGPT模型部署到实际应用环境中。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个领域专用的能源语言模型EnergyGPT，并提供了一个完整的开发流程，包括数据收集、模型微调、评估和部署。通过这种方式，可以在不需要大规模基础设施的情况下，显著提高模型在能源领域的性能。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心策划的能源领域文本语料库，保证了训练数据的质量和领域相关性。2) 使用LLaMA 3.1-8B作为基础模型，充分利用了其强大的语言建模能力。3) 采用监督微调方法，能够有效地将领域知识融入到模型中。4) 设计了领域特定的问答基准，能够准确评估模型在能源领域的性能。

📊 实验亮点

EnergyGPT通过在能源相关文本上进行微调，在领域特定任务上显著优于基础模型LLaMA 3.1-8B。实验结果表明，EnergyGPT在能源领域的语言理解和生成任务中取得了显著的性能提升，证明了领域专用语言模型在特定领域具有更高的有效性。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

EnergyGPT在能源领域具有广泛的应用前景，例如能源政策分析、智能客服、技术文档理解、报告生成、能源市场预测等。它可以帮助能源领域的专业人士更高效地获取和利用信息，提高工作效率，并为能源行业的智能化发展提供技术支持。未来，EnergyGPT有望成为能源领域的重要基础设施。

📄 摘要（原文）

Large Language Models have demonstrated impressive capabilities across various domains. However, their general-purpose nature often limits their effectiveness in specialized fields such as energy, where deep technical expertise and precise domain knowledge are essential. In this paper, we introduce EnergyGPT, a domain-specialized language model tailored for the energy sector, developed by fine-tuning LLaMA 3.1-8B model using Supervised Fine-Tuning on a high-quality, curated corpus of energy-related texts. We present a complete development pipeline, including data collection and curation, model fine-tuning, benchmark design and LLM-judge choice, evaluation and deployment. Through this work, we demonstrate that our training strategy enables improvements in domain relevance and performance without the need for large-scale infrastructure. By evaluating the performance of the model using domain-specific question-answering benchmarks, our results demonstrate that EnergyGPT outperforms the base model in most of the energy-related language understanding and generation tasks.