Helios: A Foundational Language Model for Smart Energy Knowledge Reasoning and Application

📄 arXiv: 2512.19299v1 📥 PDF

作者: Haoyu Jiang, Fanjie Zeng, Boan Qu, Xiaojie Lin, Wei Zhong

分类: cs.AI

发布日期: 2025-12-22

💡 一句话要点

Helios：面向智慧能源知识推理与应用的领域专用大语言模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 智慧能源 大语言模型 知识推理 指令微调 强化学习 领域知识库 智能电网

📋 核心要点

  1. 通用LLM在智慧能源领域面临挑战，缺乏领域知识和物理约束意识，难以进行精确推理和生成。
  2. Helios通过构建领域知识库EnerBase、指令微调数据集EnerInstruct和RLHF数据集EnerReinforce，增强模型在智慧能源领域的性能。
  3. 实验表明，Helios在领域知识掌握、任务执行准确性和与人类偏好的一致性方面均有显著提升。

📝 摘要（中文）

为了在全球碳中和的背景下促进工业转型，深度协调的智慧能源系统至关重要。然而，该领域跨学科、碎片化和快速发展的专业知识使得通用大语言模型（LLM）难以提供精确的工程推理和生成，因为它们缺乏领域知识和物理约束意识。为了解决这些挑战，我们推出了Helios，一个专为智慧能源领域定制的大语言模型，以及一套全面的资源，以推进该领域LLM的研究。具体来说，我们开发了Enersys，一个用于端到端数据集构建的多智能体协作框架，通过该框架，我们生成了：（1）一个智慧能源知识库EnerBase，以丰富模型的基础专业知识；（2）一个指令微调数据集EnerInstruct，以加强模型在领域特定下游任务上的性能；（3）一个RLHF数据集EnerReinforce，使模型与人类偏好和行业标准对齐。利用这些资源，Helios经历了大规模的预训练、SFT和RLHF。我们还发布了EnerBench，一个用于评估智慧能源场景中LLM的基准，并证明我们的方法显著提高了领域知识掌握、任务执行准确性和与人类偏好的一致性。

🔬 方法详解

问题定义：现有通用大语言模型（LLM）在智慧能源领域应用受限，主要痛点在于缺乏该领域的专业知识，无法理解和应用物理约束，导致推理和生成结果不准确，难以满足工程需求。该领域知识分散且更新迅速，通用LLM难以有效学习和利用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个领域专用的大语言模型Helios，通过大规模的领域数据训练，使其具备智慧能源领域的专业知识和推理能力。通过构建知识库、指令微调数据集和RLHF数据集，从不同维度提升模型的性能和对齐。

技术框架：Helios的训练框架包括三个主要阶段：预训练、指令微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。首先，利用EnerBase知识库进行预训练，使模型具备领域基础知识。然后，使用EnerInstruct数据集进行指令微调，提升模型在特定任务上的执行能力。最后，使用EnerReinforce数据集进行RLHF，使模型的输出更符合人类偏好和行业标准。整个流程由Enersys多智能体协作框架驱动，实现端到端的数据集构建和模型训练。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一套完整的智慧能源领域LLM训练资源，包括EnerBase知识库、EnerInstruct指令微调数据集和EnerReinforce RLHF数据集。Enersys多智能体协作框架能够高效地生成高质量的训练数据，解决了领域数据稀缺的问题。Helios模型本身也是一个创新，它是首个专门针对智慧能源领域设计的大语言模型。

关键设计：Enersys框架采用多智能体协作的方式，每个智能体负责不同的数据生成任务，例如知识抽取、问题生成、答案生成等。EnerBase知识库包含大量的智慧能源领域知识，包括概念、实体、关系等。EnerInstruct数据集包含各种智慧能源领域的任务指令，例如故障诊断、优化调度等。EnerReinforce数据集包含人类对模型输出的偏好反馈，用于训练奖励模型，指导RLHF过程。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Helios在EnerBench基准测试中表现出色，显著优于通用LLM和其他基线模型。实验结果表明，Helios在领域知识掌握、任务执行准确性和与人类偏好的一致性方面均有显著提升。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

Helios在智慧能源领域具有广泛的应用前景，例如智能电网优化、能源需求预测、故障诊断、设备维护等。它可以帮助工程师和研究人员更高效地进行能源系统设计、运行和管理，提高能源利用效率，降低碳排放，加速能源转型。未来，Helios有望成为智慧能源领域的重要基础设施。

📄 摘要（原文）

In the global drive toward carbon neutrality, deeply coordinated smart energy systems underpin industrial transformation. However, the interdisciplinary, fragmented, and fast-evolving expertise in this domain prevents general-purpose LLMs, which lack domain knowledge and physical-constraint awareness, from delivering precise engineering-aligned inference and generation. To address these challenges, we introduce Helios, a large language model tailored to the smart energy domain, together with a comprehensive suite of resources to advance LLM research in this field. Specifically, we develop Enersys, a multi-agent collaborative framework for end-to-end dataset construction, through which we produce: (1) a smart energy knowledge base, EnerBase, to enrich the model's foundational expertise; (2) an instruction fine-tuning dataset, EnerInstruct, to strengthen performance on domain-specific downstream tasks; and (3) an RLHF dataset, EnerReinforce, to align the model with human preferences and industry standards. Leveraging these resources, Helios undergoes large-scale pretraining, SFT, and RLHF. We also release EnerBench, a benchmark for evaluating LLMs in smart energy scenarios, and demonstrate that our approach significantly enhances domain knowledge mastery, task execution accuracy, and alignment with human preferences.