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工程审计中大语言模型的精确性与可靠性保障

前言

随着大语言模型在工程审计中的应用逐渐普及，未来将有可能通过行业标准的制定，推动这一技术的广泛应用。通过行业协会、学术研究机构等多方合作，能够对大语言模型在工程审计中的应用进行有效的规范和引导，从而推动智能审计的健康发展。

大语言模型的起源可以追溯到自然语言处理（NLP）领域的研究，其早期应用主要集中在文本分类、情感分析、信息提取等传统任务上。随着深度学习的兴起，基于神经网络的语言模型逐渐取代了传统的基于规则或统计的模型，并在大规模语料库的训练下不断提升性能。初期的大语言模型技术多依赖于监督学习算法