大語(yǔ)言模型賦能高校圖書館：智能化數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)路徑研究

關(guān)鍵詞：大型語(yǔ)言模型；高校圖書館；數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)

0 引言

數(shù)字學(xué)術(shù)指在數(shù)字環(huán)境中進(jìn)行的學(xué)術(shù)研究和學(xué)術(shù)交流的過(guò)程，包括使用數(shù)字技術(shù)和在線工具進(jìn)行學(xué)術(shù)文獻(xiàn)檢索、數(shù)據(jù)分析、學(xué)術(shù)寫作、在線協(xié)作等一系列活動(dòng)[1]。數(shù)字學(xué)術(shù)的發(fā)展使得學(xué)者們能夠更加便捷、高效地獲取信息、進(jìn)行研究，并與全球范圍內(nèi)的同行進(jìn)行交流合作。在數(shù)字化時(shí)代，高校圖書館作為學(xué)術(shù)知識(shí)的存儲(chǔ)和傳播中心，面臨著迫切的需求，需要適應(yīng)信息科技的迅猛發(fā)展，提升服務(wù)水平以更好地滿足用戶需求[2]。

高校圖書館在數(shù)字化時(shí)代的重要性不斷凸顯，對(duì)數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)的需求日益增加。數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)作為高校圖書館服務(wù)的新形態(tài)，旨在通過(guò)數(shù)字技術(shù)為用戶提供更便捷、智能的學(xué)術(shù)資源獲取和管理方式。傳統(tǒng)圖書館已不能滿足日益增長(zhǎng)的學(xué)術(shù)信息需求，數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)因其快捷、多樣的特點(diǎn)而備受矚目。高校圖書館迫切需要一種能夠提升服務(wù)質(zhì)量、智能化滿足用戶需求的新途徑。數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)的內(nèi)涵不僅包括數(shù)字化資源的整合和提供，還涉及學(xué)術(shù)信息的智能處理和個(gè)性化服務(wù)。這種服務(wù)模式旨在通過(guò)科技手段，使高校圖書館不僅僅是信息的存儲(chǔ)與提供者，更是學(xué)術(shù)研究的智能助手，為用戶提供更智慧、個(gè)性化的學(xué)術(shù)服務(wù)體驗(yàn)[3]。

數(shù)字學(xué)術(shù)的發(fā)展歷程可以追溯到計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的興起[4]。隨著信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，學(xué)術(shù)研究的方式發(fā)生了深刻的變革。學(xué)者們可以通過(guò)在線數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)字圖書館、科研協(xié)作平臺(tái)等工具來(lái)進(jìn)行學(xué)術(shù)活動(dòng)，這使得研究變得更加開(kāi)放、便捷，并推動(dòng)了學(xué)術(shù)界的國(guó)際化合作。

大語(yǔ)言模型作為自然語(yǔ)言處理的前沿技術(shù)，具有豐富的語(yǔ)義理解和生成能力，為高校圖書館提供了更多創(chuàng)新性的數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)可能性[5]。通過(guò)充分利用大語(yǔ)言模型，旨在挖掘其在高校圖書館數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)中的潛在優(yōu)勢(shì)，探索智慧化服務(wù)的新路徑。通過(guò)這一研究，希望為高校圖書館在數(shù)字時(shí)代更好地運(yùn)用語(yǔ)言大模型提供有實(shí)際意義的參考和建議。

1 圖書館數(shù)字學(xué)術(shù)內(nèi)涵

“數(shù)字學(xué)術(shù)”一詞源自20世紀(jì)90年代末，最初是指將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究的理念。數(shù)字學(xué)術(shù)包含的內(nèi)容很廣泛，可以從數(shù)字技術(shù)、教學(xué)研究、學(xué)術(shù)交流和數(shù)字產(chǎn)品等為多個(gè)維度進(jìn)行理解[6]，如表1所示。總體來(lái)說(shuō)，數(shù)字學(xué)術(shù)包含三個(gè)基本特征：1） 數(shù)字賦能；2） 交叉融合；3） 數(shù)字化生態(tài)。

數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)作為高校圖書館在數(shù)字時(shí)代迎接數(shù)字化浪潮的一項(xiàng)重要舉措，對(duì)于滿足用戶多元化學(xué)術(shù)需求、提升服務(wù)質(zhì)量具有顯著的意義。圖書館中的數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)主要有：1） 物理空間及實(shí)施服務(wù)；2） 學(xué)術(shù)交流和數(shù)字出版服務(wù)；3） 數(shù)字教學(xué)與研究服務(wù)；4） 數(shù)字產(chǎn)品制作服務(wù)；5） 數(shù)字技術(shù)支持服務(wù)；6） 數(shù)字人文服務(wù)等。

在大語(yǔ)言模型下數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景豐富多樣，主要有：1） 信息檢索與獲?。?利用數(shù)字化資源，用戶可以通過(guò)圖書館系統(tǒng)更便捷地檢索和獲取相關(guān)學(xué)術(shù)信息；2） 智能咨詢服務(wù)：運(yùn)用語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，為用戶提供智能化咨詢服務(wù)，解答學(xué)術(shù)疑問(wèn)；3） 數(shù)字化資源管理：提供個(gè)性化的數(shù)字化資源推薦，幫助用戶更好地管理和利用學(xué)術(shù)資源；4） 學(xué)術(shù)合作與交流平臺(tái)： 構(gòu)建數(shù)字學(xué)術(shù)社區(qū)，促進(jìn)學(xué)術(shù)合作與交流，搭建學(xué)者之間的溝通橋梁。

為更好地滿足用戶需求，必須深入分析用戶需求的本質(zhì)。數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)的內(nèi)容與形式需考慮以下幾個(gè)方面：信息全面性：用戶對(duì)于獲取全面、多樣性的學(xué)術(shù)信息有需求，數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)應(yīng)致力于整合各類學(xué)術(shù)資源。個(gè)性化服務(wù)：用戶需求差異巨大，數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)應(yīng)提供個(gè)性化的服務(wù)，根據(jù)用戶的興趣和需求為其定制服務(wù)體驗(yàn)?；?dòng)性與參與度：打破傳統(tǒng)服務(wù)的單向性，數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)應(yīng)構(gòu)建互動(dòng)性強(qiáng)、用戶參與度高的服務(wù)平臺(tái)，促進(jìn)用戶積極參與互動(dòng)。

因此，高校圖書館數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)的未來(lái)發(fā)展應(yīng)致力于更全面、個(gè)性化、互動(dòng)性強(qiáng)的服務(wù)體驗(yàn)，以更好地服務(wù)學(xué)術(shù)社區(qū)的需求。這對(duì)于構(gòu)建數(shù)字化智慧圖書館，提升學(xué)術(shù)服務(wù)水平具有指導(dǎo)意義。

2 大語(yǔ)言模型原理

語(yǔ)言模型的研究始于20世紀(jì)，起初是基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)的方法。這些方法受限于手工編寫的規(guī)則和有限的語(yǔ)料庫(kù)，難以處理語(yǔ)言的復(fù)雜性和多樣性。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言模型開(kāi)始嶄露頭角。2013 年，Mikolov 等人提出了詞向量Vec） ，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)詞向量，為后來(lái)的模型（W發(fā)ord展2奠定了基礎(chǔ)[7]。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，模型能夠考慮上下文信息，但面臨長(zhǎng)依賴問(wèn)題，難以有效處理長(zhǎng)文本。長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTMs） 解決了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)依賴問(wèn)題，提高了語(yǔ)言模型對(duì)長(zhǎng)文本的理解能力。轉(zhuǎn)換器（Transformer） 模型引入了注意力機(jī)制，使得模型可以在不同位置對(duì)輸入的信息進(jìn)行加權(quán)處理，大大提升了模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴的建模能力。2018年，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（BERT） 通過(guò)在大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，模型學(xué)到了豐富的語(yǔ)言表示[8]。生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器（GPT） 模型通過(guò)堆疊多層Transformer 實(shí)現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練，采用自回歸生成模型的方式[9]。GPT-3擁有1750 億個(gè)參數(shù)，具備強(qiáng)大的語(yǔ)言生成和理解能力。常見(jiàn)的大語(yǔ)言模型如表2所示。

大語(yǔ)言模型基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多層神經(jīng)元相互連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的建模。主要的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有：1） Transformer 架構(gòu)：Transformer 引入了自注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)輸入序列的并行處理，避免了RNN的串行計(jì)算瓶頸；2） 預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)：大語(yǔ)言模型采用預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的兩階段訓(xùn)練策略。在大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后通過(guò)在特定任務(wù)上的微調(diào)，使模型適應(yīng)具體應(yīng)用；3） 自回歸生成框架：GPT系列采用自回歸生成模型，通過(guò)左到右的順序逐詞生成文本，使得模型在生成過(guò)程中能夠考慮到先前生成的所有內(nèi)容。

大語(yǔ)言模型主要的應(yīng)用場(chǎng)景有：1） 自然語(yǔ)言生成：大語(yǔ)言模型在文章創(chuàng)作、廣告文案、詩(shī)歌等自然語(yǔ)言生成任務(wù)上表現(xiàn)出色；2） 問(wèn)答系統(tǒng)：模型在問(wèn)答領(lǐng)域取得顯著成就，如閱讀理解、問(wèn)題回答等應(yīng)用；3） 機(jī)器翻譯：利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行翻譯任務(wù)，提高了機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性；4） 情感分析：模型能夠?qū)ξ谋局械那楦羞M(jìn)行準(zhǔn)確分類，廣泛應(yīng)用于社交媒體輿情分析、產(chǎn)品評(píng)論等領(lǐng)域；5） 代碼生成：在編程領(lǐng)域，大語(yǔ)言模型可以生成代碼片段，協(xié)助開(kāi)發(fā)者提高編程效率；6） 醫(yī)療領(lǐng)域：在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的處理、病歷總結(jié)等任務(wù)上，模型有望提供輔助和自動(dòng)化的解決方案；7） 虛擬助手與對(duì)話系統(tǒng)：大語(yǔ)言模型可以用于構(gòu)建更智能、更自然的虛擬助手，提供更自然的對(duì)話體驗(yàn)。

3 智能化圖書館數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)路徑

數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)在高校圖書館服務(wù)中起著至關(guān)重要的作用，而大語(yǔ)言模型的應(yīng)用為數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)帶來(lái)了全新的可能性。在這一背景下，大語(yǔ)言模型具有自主判別用戶意圖，并智能生成自然語(yǔ)言進(jìn)行響應(yīng)的功能。大語(yǔ)言模型為圖書館的數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)帶來(lái)了巨大影響，使得服務(wù)更加智能化、個(gè)性化，提高了學(xué)術(shù)服務(wù)的質(zhì)量和效率。

3.1 賦能高校學(xué)科建設(shè)，輔助學(xué)科研究

通過(guò)對(duì)學(xué)科發(fā)展動(dòng)向的追蹤，大型語(yǔ)言模型運(yùn)用中央知識(shí)庫(kù)的豐富數(shù)據(jù)構(gòu)建了學(xué)科知識(shí)圖譜。采用“思維鏈策略”深入挖掘?qū)W科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，專注于解決學(xué)科領(lǐng)域的前沿問(wèn)題，為高校學(xué)科服務(wù)提供了有力的支持。通過(guò)這一方法，大語(yǔ)言模型有助于圖書館更有效地整合高校教學(xué)資源，從而提升學(xué)科服務(wù)的質(zhì)量。

通過(guò)大語(yǔ)言模型，高校圖書館可以深入了解各學(xué)科的研究趨勢(shì)，并提供定制化的服務(wù)，為高校的學(xué)科建設(shè)提供戰(zhàn)略性支持。例如，圖書館可以根據(jù)模型生成的研究熱點(diǎn)，針對(duì)性地增加相關(guān)書籍和期刊，以滿足學(xué)者和學(xué)生的需求。

3.2 推動(dòng)參考咨詢服務(wù)智能化，提升讀者的服務(wù)體驗(yàn)

大語(yǔ)言模型擁有邏輯推理能力，在預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上發(fā)掘知識(shí)的相關(guān)性，通過(guò)采集外部信息不斷學(xué)習(xí)，擴(kuò)充中央知識(shí)庫(kù)，增強(qiáng)自身的自然語(yǔ)言理解和生成能力，使得咨詢回復(fù)更為客觀，有效減少人為主觀意識(shí)對(duì)回復(fù)內(nèi)容的影響。這使得參考咨詢服務(wù)能夠由人工咨詢方式向智能機(jī)器人咨詢方式轉(zhuǎn)變，提供24小時(shí)不間斷咨詢服務(wù)，進(jìn)一步提升讀者參考咨詢服務(wù)體驗(yàn)。

大型語(yǔ)言模型具有邏輯推理能力，通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)上深入挖掘知識(shí)相關(guān)性，不斷積累外部資源信息，以增強(qiáng)其自然語(yǔ)言理解和生成的能力。在高校參考咨詢服務(wù)場(chǎng)景下，這一技術(shù)的進(jìn)步使得讀者咨詢回復(fù)更為客觀和及時(shí)，能有效地緩解參考咨詢服務(wù)人員壓力，減少了人為主觀意識(shí)對(duì)回復(fù)內(nèi)容的影響。大語(yǔ)言模型可以有效推動(dòng)參考咨詢服務(wù)從傳統(tǒng)的人工咨詢方式向智能機(jī)器人咨詢方式的演變，為用戶提供全天候的咨詢服務(wù)，極大地提升了讀者在參考咨詢服務(wù)中的體驗(yàn)。

高校圖書館可以通過(guò)大語(yǔ)言模型，將參考咨詢服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄軝C(jī)器人咨詢方式，使讀者能夠隨時(shí)隨地獲取到準(zhǔn)確、客觀的參考信息。這不僅提高了服務(wù)效率，還能增強(qiáng)了讀者對(duì)高校圖書館的信任感。

3.3 融合高校的數(shù)字資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化

通過(guò)運(yùn)用大型語(yǔ)言模型的理解和生成能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶意圖的智能識(shí)別和對(duì)用戶需求的理解。在大數(shù)據(jù)的支持下，深入分析學(xué)科的最新進(jìn)展，收集學(xué)科研究數(shù)據(jù)，自動(dòng)化生成詳盡的學(xué)科分析報(bào)告，提高報(bào)告的撰寫效率。這一方法有助于推動(dòng)學(xué)科分析服務(wù)的自動(dòng)化發(fā)展。

大語(yǔ)言模型可用于深入分析學(xué)科研究數(shù)據(jù)，為高校圖書館提供自動(dòng)生成的學(xué)科分析報(bào)告BP0aAHkaqIgizxXK8s662apNQkGKkmjZONI+gBOIII0=。例如，高校圖書館可以通過(guò)大語(yǔ)言模型生成的報(bào)告了解學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì)，為館藏發(fā)展和資源配置提供科學(xué)依據(jù)。

3.4 助力高校數(shù)字素養(yǎng)教育，創(chuàng)新教育模式

近年來(lái)，國(guó)家高度重視大學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)教育。在大語(yǔ)言模型的知識(shí)基礎(chǔ)上建立數(shù)字素養(yǎng)教育知識(shí)庫(kù)，提供人工智能生成式對(duì)話工具，可以為大學(xué)生定制個(gè)性化教學(xué)內(nèi)容，通過(guò)自主提問(wèn)的方式查缺補(bǔ)漏。這種方式創(chuàng)新了信息素養(yǎng)教育模式，讓學(xué)生得到個(gè)性化、智能化的數(shù)字素養(yǎng)教育。

高校圖書館可以利用大語(yǔ)言模型為學(xué)生提供定制化的數(shù)字素養(yǎng)教育服務(wù)。例如，學(xué)生可以通過(guò)模型提供的對(duì)話工具，以自主提問(wèn)的方式學(xué)習(xí)數(shù)字素養(yǎng)知識(shí)，使教育更具有針對(duì)性和互動(dòng)性。

4 大語(yǔ)言模型應(yīng)用數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)策

大語(yǔ)言模型在數(shù)字學(xué)術(shù)的應(yīng)用過(guò)程中伴隨著一些風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。在大語(yǔ)言模型應(yīng)用的過(guò)程中，需要識(shí)別這些風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行應(yīng)對(duì)。

4.1 隱私風(fēng)險(xiǎn)

隨著大語(yǔ)言模型的發(fā)展，個(gè)人數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題備受關(guān)注。這些模型在訓(xùn)練和使用過(guò)程中需要大量的數(shù)據(jù)，這可能牽涉到個(gè)人信息的收集和使用，引發(fā)隱私擔(dān)憂。需要加強(qiáng)：1） 隱私保護(hù)：采取加密技術(shù)、去標(biāo)識(shí)化處理等方法，確保用戶數(shù)據(jù)的安全和匿名性；2） 限制數(shù)據(jù)訪問(wèn)：減少個(gè)人敏感信息的收集，最小化數(shù)據(jù)使用范圍，僅在必要時(shí)使用合理授權(quán)的數(shù)據(jù)。

4.2 偏見(jiàn)和不當(dāng)內(nèi)容

大語(yǔ)言模型在學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)吸收互聯(lián)網(wǎng)上的大量信息，這可能導(dǎo)致模型內(nèi)部存在偏見(jiàn)或是反映不當(dāng)?shù)膬?nèi)容，比如性別、種族、文化等方面的歧視性言論。需要：1） 嚴(yán)格過(guò)濾和監(jiān)管：建立更嚴(yán)格的內(nèi)容過(guò)濾機(jī)制，排除偏見(jiàn)和有害信息，確保輸出內(nèi)容的中立性和公正性；2） 多樣化數(shù)據(jù)訓(xùn)練：通過(guò)多樣性數(shù)據(jù)集的使用，減少模型偏見(jiàn)，反映更全面、多元化的觀點(diǎn)和價(jià)值觀。

4.3 信息可信度和誤導(dǎo)性

大語(yǔ)言模型生成的內(nèi)容可能存在誤導(dǎo)性或不準(zhǔn)確性，尤其在特定領(lǐng)域或復(fù)雜問(wèn)題上，模型輸出的信息可信度難以保證。需要：1） 標(biāo)注和驗(yàn)證：建立專業(yè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，對(duì)模型輸出進(jìn)行驗(yàn)證和審查，提高內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可信度；2） 強(qiáng)調(diào)免責(zé)聲明：在模型輸出中強(qiáng)調(diào)它們僅供參考，引導(dǎo)用戶理性對(duì)待模型輸出。

4.4 濫用和惡意利用

大語(yǔ)言模型可能被惡意利用，比如，用于虛假新聞生成、欺詐行為、網(wǎng)絡(luò)欺凌等惡意行為，對(duì)社會(huì)造成潛在威脅。需要：1） 加強(qiáng)監(jiān)管和法規(guī)：建立更嚴(yán)格的法律法規(guī)來(lái)規(guī)范模型的使用，嚴(yán)厲打擊惡意濫用行為；2） 強(qiáng)化模型安全性：加強(qiáng)模型安全性的技術(shù)措施，防止黑客攻擊或?yàn)E用行為的發(fā)生。

5 結(jié)論

我國(guó)目前正處于數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)的初期階段?？紤]到當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展需求，高校圖書館有必要充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，從多個(gè)方面進(jìn)行平臺(tái)建設(shè)要素的優(yōu)化，以構(gòu)建一個(gè)數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)、數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)一體化、數(shù)據(jù)治理集約化的全新服務(wù)平臺(tái)體系。大語(yǔ)言模型大模型在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用日益普及。作為學(xué)術(shù)研究的重要場(chǎng)所，高校圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率對(duì)于學(xué)術(shù)探索至關(guān)重要。在高校圖書館中應(yīng)用大語(yǔ)言模型以提升其智能化數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)具有重要意義。本文首先界定了數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)的內(nèi)涵，分析了大語(yǔ)言模型的發(fā)展歷程和特色，深入探討了大語(yǔ)言模型在高校圖書館智能化數(shù)字學(xué)術(shù)服務(wù)中的應(yīng)用場(chǎng)景。最后，本文提出了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略，旨在推動(dòng)高校圖書館實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化發(fā)展。