1 使用glm4-flash免费的API进行文本QA问答数据抽取，40个煤矿领域安全的规章文本，最终抽取出837个样本共8万token进行微调 2 使用第一步抽取的文本QA问答数据基于glm4-flash微调出一个煤矿安全大模型，并进行测试 在人工智能领域，文本问答系统一直是一个热门的研究方向，尤其是在特定领域内，如矿山安全，这样的系统能够有效地提供专业信息查询和问题解答。本项目展示了如何利用glm4-flash免费API进行文本问答数据的抽取，以及基于这些数据训练和微调一个针对煤矿安全的大模型。 项目从40个煤矿领域的安全规章文本中抽取了837个样本，总共涉及8万token（token是文本处理中的一个单位，可以是一个词、一个字母或一个符号）。这一步骤至关重要，因为它决定了模型能否获取到足够且高质量的数据来进行学习。通过使用glm4-flash的API，研究人员能够有效地从这些规章文本中识别和抽取出与问答相关的数据，为后续的模型训练提供了原材料。 接下来，使用第一步中抽取的问答数据对一个基础模型进行了微调。微调是指在预训练模型的基础上，用特定任务的数据对模型进行进一步的训练，以提高模型在该任务上的表现。在这个案例中，研究人员将模型微调为一个专门针对煤矿安全问答的“大模型”。这个模型经过微调后，不仅能够理解煤矿安全相关的专业术语和概念，还能够对相关问题给出准确的答案。 在这个过程中，所用到的技术和方法包括自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、以及深度学习等。特别是，深度学习中的预训练模型如BERT、GPT等，因其强大的语义理解和生成能力，在文本问答系统中扮演了重要角色。而glm4-flash API的使用，显示了利用现有工具和资源，即使是免费的，也可以取得相对良好的效果。 此外，本项目的研究成果不仅仅限于模型的训练和微调，还包括了模型的测试阶段。测试是一个验证模型性能和准确度的重要环节，通过一系列的测试，可以确保模型在实际应用中的可靠性和稳定性。对于煤矿安全这样一个对准确性要求极高的领域，这一点显得尤为重要。 本项目的标签为“数据集”、“矿山安全”和“大模型”，这准确地概括了项目的核心内容和应用方向。数据集是人工智能研究的基础，提供了模型学习的材料；矿山安全强调了应用的领域和目的；大模型则体现了模型的规模和复杂性，以及背后的技术深度。 该项目展示了如何利用现有资源进行高效的数据抽取，进而训练出一个针对特定领域（煤矿安全）的问答大模型。这种方法论不仅适用于矿山安全领域，也可以被广泛地应用到其他专业领域，推动人工智能在更多场景中的实际应用。

规章制度建设是企业的一个长期课题,制度的建设既要保持企业的文化特色,又要遵循国家法律法规及相关政策。规章制度的优化是面临改制或即将改制企业的一个迫切的现实问题,从完善体系、管控模式、企业文化等方面对已有的规章制度进行优化,以提高企业管理水平和抵御风险能力。

"适应性管理"是《开采规章》制定过程中的新型环保议案,能够与上位法相衔接、与同位法相协调。在深海采矿业中适用"适应性管理"具备必要性,在深海采矿规则体系内实施"适应性管理"不存在立法形式的障碍。因《开采规章》所涉议题众多,我国尚未对"适应性管理"做特别回应。为促进海洋资源可持续开发,我国应对"适应性管理"予以支持,具体到我国的国内立法,可以考虑在近海砂矿开采的立法中引入"适应性管理"。

实验室预约管理小程序前后端完整，包括实验室动态，实验室规章制度，预约审批，用户管理，基础实验室预约，专业实验室预约等功能。目前部分高校实验室存在设备管理困难的问题，要使用设备可能需要在微信群内反复询问，登记也麻烦。实验室预约助手目的就在用低成本的云开发实现对实验室的设备使用管理，从而达到有序实验，规范管理，提升效率，有效溯源的作用。 预约管理：开始/截止时间/人数均可灵活设置， 可以自定义客户预约填写的数据项 预约凭证：支持线下到场后校验签到/核销/二维码自助签到等多种方式 详尽的预约数据：支持预约名单数据导出Excel，打印

在当今日益竞争激烈的社会环境下，如何提高工作效率，是我们职场人员必须学会的能力。工作效率是评定工作能力的重要指标，一个人的工作能力如何，很大程度上看工作效率的高低。提高效率，有利于你实现多劳多得，增加收入；提高效率，让你尽可能地缩短工作时间，让你有更多的时间自行支配，让你得到更多的时间去学习、娱乐、旅游、休息等等；提高效率，可以克服企业臃肿，人浮于事，浪费时间；提高效率，让你在社会竞争中取得更大的优势，荒岛本次带来办公室常用表格文档模板，让你事半功倍提高工作效率。

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