Classification of Safety Events at Nuclear Sites using Large Language Models
作者: Mishca de Costa, Muhammad Anwar, Daniel Lau, Issam Hammad
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-08-26
期刊: 43rd Annual CNS Conference and the 48th Annual CNS/CNA Student Conference Sheraton Cavalier Saskatoon Hotel, Saskatoon, SK, Canada, June 16-19, 2024
💡 一句话要点
利用大型语言模型对核电站安全事件进行分类，提升安全管理效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 核安全 事件分类 自然语言处理 提示工程
📋 核心要点
- 核电站安全事件分类依赖人工审查，效率低且易出错，存在改进空间。
- 利用大型语言模型理解和分类运行状态记录，辅助人工审查，提高效率。
- 实验探索了不同提示策略对模型决策的影响，并提出了数值评分机制。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的机器学习分类器，旨在将核电站的运行状态记录（SCR）分为安全相关和非安全相关两类。其主要目标是通过提高核电站安全分类过程的效率和准确性来增强现有的手动审查流程。本文讨论了对标记的SCR数据集进行分类的实验，并评估了分类器的性能。它探讨了多种提示变体的构建及其对LLM决策过程的影响。此外，它还引入了一种数值评分机制，可以为SCR安全分类提供更细致和灵活的方法。这种方法代表了核安全管理方面的一个创新步骤，为识别安全事件提供了一个可扩展的工具。
🔬 方法详解
问题定义：核电站运行过程中会产生大量的运行状态记录（SCR），需要对这些记录进行安全分类，以识别潜在的安全事件。目前主要依赖人工审查，效率低下且容易出现人为错误，难以应对日益增长的数据量。因此，需要一种自动化的方法来提高安全分类的效率和准确性。
核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和推理能力，将SCR作为输入，通过精心设计的提示（Prompt）引导LLM进行安全分类。核心在于如何构建有效的Prompt，使LLM能够准确理解SCR的内容并做出正确的判断。此外，引入数值评分机制，提供更细粒度的安全评估。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据准备：收集并标注核电站的SCR数据集，将其分为安全相关和非安全相关两类。2) Prompt设计：设计多种Prompt变体，探索不同Prompt对LLM分类结果的影响。3) LLM分类：将SCR和Prompt输入到LLM中，得到分类结果。4) 结果评估：评估LLM的分类准确率、召回率等指标。5) 数值评分：引入数值评分机制，对SCR的安全等级进行更细致的评估。
关键创新：该方法的关键创新在于将大型语言模型应用于核电站安全事件分类，并探索了Prompt工程在提高分类准确率方面的作用。与传统的机器学习方法相比，LLM具有更强的自然语言理解能力，能够更好地理解SCR的内容。此外，数值评分机制的引入，使得安全评估更加灵活和细致。
关键设计：Prompt的设计是关键。论文探索了多种Prompt变体，例如，使用不同的关键词、改变Prompt的结构等。数值评分机制的具体实现方式未知，但推测可能基于LLM的输出概率或其他中间层特征进行计算。
📊 实验亮点
论文通过实验验证了基于大型语言模型的分类器在核电站安全事件分类中的有效性。虽然具体的性能数据未知，但论文强调了不同Prompt变体对LLM决策过程的影响，并提出了数值评分机制，为提高分类准确率和灵活性提供了新的思路。该研究为核安全管理提供了一个可扩展的工具。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于核电站安全管理领域，实现安全事件的自动化分类和预警，提高安全管理效率和水平。此外，该方法也可推广到其他需要对文本数据进行分类的领域，例如医疗、金融等，具有广泛的应用前景。未来，可以将该方法与传感器数据等其他信息源结合，实现更全面的安全风险评估。
📄 摘要（原文）
This paper proposes the development of a Large Language Model (LLM) based machine learning classifier designed to categorize Station Condition Records (SCRs) at nuclear power stations into safety-related and non-safety-related categories. The primary objective is to augment the existing manual review process by enhancing the efficiency and accuracy of the safety classification process at nuclear stations. The paper discusses experiments performed to classify a labeled SCR dataset and evaluates the performance of the classifier. It explores the construction of several prompt variations and their observed effects on the LLM's decision-making process. Additionally, it introduces a numerical scoring mechanism that could offer a more nuanced and flexible approach to SCR safety classification. This method represents an innovative step in nuclear safety management, providing a scalable tool for the identification of safety events.