Generative AI for FFRDCs

📄 arXiv: 2509.21040v1 📥 PDF

作者: Arun S. Maiya

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-25

备注: 4

💡 一句话要点

利用生成式AI加速FFRDC文本分析，提升政府机构效率与安全性

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

关键词: 生成式AI 大型语言模型 文本分析 联邦资助研发中心 OnPrem$.$LLM 少量样本学习 信息提取

📋 核心要点

  1. FFRDCs面临海量文本分析难题，传统人工方法耗时且效率低，难以满足快速决策需求。
  2. 论文提出利用大型语言模型，通过少量样本学习，实现文本摘要、分类和信息提取等任务。
  3. 通过OnPrem$.$LLM框架，确保在敏感政府环境中安全、灵活地应用生成式AI，并保持数据主权。

📝 摘要（中文）

联邦资助研发中心(FFRDCs)面临大量文本处理工作，包括政策文件、科学和工程论文等，手动分析效率低下。本文展示了大型语言模型如何通过少量输入-输出示例加速摘要、分类、提取和理解。为了在敏感的政府环境中应用，我们采用了OnPrem$.$LLM，一个开源框架，用于安全且灵活地应用生成式AI。针对国防政策文件和科学语料库（包括《国防授权法案》(NDAA)和美国国家科学基金会(NSF)奖励）的案例研究表明，该方法如何在保持可审计性和数据主权的同时，增强监督和战略分析。

🔬 方法详解

问题定义：FFRDCs需要处理大量的文本数据，包括政策文件、科研论文等。传统的手工分析方法效率低下，难以满足快速决策的需求。现有方法缺乏自动化和智能化，无法有效应对海量文本数据带来的挑战。

核心思路：利用大型语言模型（LLMs）强大的文本理解和生成能力，通过少量样本学习（few-shot learning）的方式，实现文本摘要、分类、信息提取等任务的自动化。核心在于利用LLMs的泛化能力，减少对大量标注数据的依赖。

技术框架：该方法基于OnPrem$.$LLM框架，这是一个开源框架，旨在安全且灵活地应用生成式AI。整体流程包括：1) 数据准备：收集并预处理FFRDCs相关的文本数据；2) 模型选择与配置：选择合适的LLM，并根据具体任务进行配置；3) 少量样本学习：利用少量标注样本训练LLM；4) 评估与优化：评估模型性能，并进行优化；5) 部署与应用：将训练好的模型部署到FFRDCs环境中，用于实际应用。

关键创新：关键创新在于将生成式AI应用于FFRDCs的文本分析任务，并结合OnPrem$.$LLM框架，确保在敏感环境中安全可靠地使用LLMs。与传统方法相比，该方法能够显著提高文本分析的效率和准确性，并减少人工干预。

关键设计：OnPrem$.$LLM框架的关键设计包括：1) 安全性：提供数据加密、访问控制等安全机制，保护敏感数据；2) 灵活性：支持多种LLM模型，并提供灵活的配置选项，以适应不同的任务需求；3) 可审计性：记录所有操作日志，方便审计和追溯；4) 数据主权：确保数据存储在本地，由用户完全控制。

📊 实验亮点

论文通过在国防政策文件（NDAA）和NSF奖励数据集上的实验，验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够显著提高文本摘要、分类和信息提取的效率和准确性，并能够在保持数据主权的前提下，增强监督和战略分析能力。具体性能数据和提升幅度在论文中未明确给出。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于政府机构、科研机构等需要处理大量文本数据的领域。例如，可以用于政策文件的自动摘要、科研项目的分类管理、情报信息的快速提取等。通过提高文本分析的效率和准确性，可以帮助决策者更好地理解信息，做出更明智的决策，并提升工作效率。

📄 摘要（原文）

Federally funded research and development centers (FFRDCs) face text-heavy workloads, from policy documents to scientific and engineering papers, that are slow to analyze manually. We show how large language models can accelerate summarization, classification, extraction, and sense-making with only a few input-output examples. To enable use in sensitive government contexts, we apply OnPrem$.$LLM, an open-source framework for secure and flexible application of generative AI. Case studies on defense policy documents and scientific corpora, including the National Defense Authorization Act (NDAA) and National Science Foundation (NSF) Awards, demonstrate how this approach enhances oversight and strategic analysis while maintaining auditability and data sovereignty.