[论文解读] Opportunities and Challenges of Applying Large Language Models in Building Energy Efficiency and Decarbonization Studies: An Exploratory Overview

Liang Zhang, Zhelun Chen|arXiv (Cornell University)|Dec 18, 2023

Energy Load and Power Forecasting被引用 4

一句话总结

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在提升建筑能效与脱碳方面的潜力，识别了其在智能控制、代码生成、知识提取和教育等领域的应用。文章强调了计算成本、数据隐私和模型一致性等关键挑战，同时倡导开展领域特定LLM的增强与跨学科合作。

ABSTRACT

In recent years, the rapid advancement and impressive capabilities of Large Language Models (LLMs) have been evident across various domains. This paper explores the application, implications, and potential of LLMs in building energy efficiency and decarbonization studies. The wide-ranging capabilities of LLMs are examined in the context of the building energy field, including intelligent control systems, code generation, data infrastructure, knowledge extraction, and education. Despite the promising potential of LLMs, challenges including complex and expensive computation, data privacy, security and copyright, complexity in fine-tuned LLMs, and self-consistency are discussed. The paper concludes with a call for future research focused on the enhancement of LLMs for domain-specific tasks, multi-modal LLMs, and collaborative research between AI and energy experts.

研究动机与目标

• 探讨大型语言模型（LLMs）在建筑能效与脱碳研究中的变革潜力。
• 识别LLMs的关键应用领域，包括智能控制、代码生成、数据基础设施和知识提取。
• 分析计算复杂度、数据隐私和版权问题等关键技术与伦理挑战。
• 倡导未来研究聚焦于领域特定LLM的适配与多模态LLM的开发。
• 推动人工智能与建筑能效专家之间的协作研究，以实现可持续创新。

提出的方法

• 系统性回顾与建筑能效系统及脱碳相关的LLM能力。
• 在多个领域识别LLM的应用：智能控制、代码生成、数据基础设施、知识提取和教育。
• 分析技术与伦理挑战，包括计算复杂度、数据隐私和版权问题。
• 评估模型局限性，如自我一致性问题以及为特定领域任务微调的复杂性。
• 提出未来研究方向，包括开发领域适配型与多模态LLM。
• 强调人工智能研究人员与建筑能效专家之间开展跨学科合作，以应对现实世界挑战。

实验结果

研究问题

• RQ1 大型语言模型如何被有效应用于提升建筑能效与脱碳？
• RQ2 在建筑能效研究中部署LLM时面临的主要技术与伦理挑战是什么？
• RQ3 LLM在能源系统中如何增强数据基础设施、知识提取与代码生成？
• RQ4 如何开发领域特定LLM以提升建筑能效应用中的准确性与相关性？
• RQ5 需要何种协作框架来整合人工智能专业知识与建筑能效科学？

主要发现

• LLMs在自动化代码生成、改善数据基础设施以及支持建筑中的智能控制系统方面展现出强大潜力。
• 利用LLMs从非结构化建筑能效文献中提取知识显著提升，可加速洞察发现。
• 高计算成本、数据隐私风险和版权问题等挑战仍是广泛部署的主要障碍。
• LLM输出中存在自我一致性与可靠性问题，限制其在安全关键型建筑能效应用中的直接使用。
• 为特定领域任务微调LLMs可提升性能，但会增加复杂性与资源需求。
• 未来研究应优先发展领域适配型与多模态LLM，以提升建筑能效系统中的准确性、可靠性与实际可用性。