Page 142 - 2025年第56卷第1期

图 ８ 各模型训练过程损失函数曲线

表 ３ 基础灌浆专业问题示例
问题类型 提示工程 问题示例 问题数量（条）
（１）在灌浆工程中， 需要安设拾动变形监测装置， 并在灌浆过程中
你是一名经验丰富的灌浆工程
连续观测记录， 抬动变形值应在设计允许范围内， 以确保工程的
判断题 师， 请判断下列表述是否正确， ５０
稳定性和安全性。
如果错误请给出解释。
（２）灌浆段灌浆前透水率小， 可不进行灌浆。
（１）固结灌浆工程中要检测 是为了进行质量检查， 通过波速检
你是一名经验丰富的灌浆工程
填空题 测结果反应基础的整体强度特征。 ５０
师， 完成下列填空题。
（２）帷幕灌浆施工的目的是 ， 保证蓄水安全。

此外， 模型回答填空题的正确率会明显低于判断题， 有时还会出现回答不全的现象， 表明中文模型基
座在生成任务上模型能力仍具备提升空间。 总体而言， 微调后的模型均能较好产生优质答案， 而

Ｑｗｅｎ－７Ｂ－Ｇｒｏｕｔ 在专业性测试中性能最佳。
表 ４ 和表 ５ 分别显示了 ３ 个模型在一个具体问题上的回答结果。 从示例可以看出， 针对 “灌浆段
灌浆前透水率小， 可不进行灌浆” 的问题， ＣｈａｔＧＬＭ ３－６Ｂ－Ｇｒｏｕｔ 能给出 “这是错误” 的判断结论，
但给不出具体理由。 而另外两个模型能够生成与标准答案基本相似的回答。 在 “压力水冲洗时的冲洗
压力” 的阈值标准填空中， ３ 个模型均能答出压水试验中正确的压力阈值， １ ＭＰａ。 可见， 经过微调
后的模型大多数可以使用专业的术语， 正确给出测试题目答案， 生成的答案符合行业的需求， 具备使
用价值。

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