多模態模型：透視月球演化的奧秘

截至嫦娥六號探測器發射成功，全球一共開展了130余次月球探測任務。隨著人類對月球探索的不斷深入，月球探索的“智慧伙伴”——月球科學多模態專業大模型應運而生。它能夠全方位、多維度地分析月球的地形地貌、地質結構和演化歷程，助力科學家解開更多月球之謎。

什么是大模型？

要了解月球科學多模態專業大模型，我們首先需要從大模型說起。那么，什么是大模型呢？

在物理學中，我們常用牛頓力學中的經典公式F=ma來描述物體受力后的運動情況。理想情況下，如果我們知道物體的質量m和加速度a，便可以計算出其所受力F的值。然而，現實中，由于空氣阻力、摩擦力或測量誤差等不可控因素，會使計算結果與實際值存在偏差。為了讓公式更好地反映實際情況，科學家需通過參數修正或引入新變量提升模型精度，以縮小理論計算與實際觀測值之間的差距。

大模型遵循類似的邏輯——我們可以把它看作一個經過不斷改進的“超級公式”。它擁有億級甚至千億級的參數，這些參數是基于大量數據并經過無數次修正得到的。

這個過程就好比科學家在實驗室里不斷收集數據、進行實驗、觀察結果，然后反復調整公式中的數值和結構，直到這個公式里的參數能夠較好地描述現實世界。

大模型的每一次參數修正，都是為了讓它的預測結果與實際情況更接近。最終，大模型就變成了一個強大而靈活的工具，它能從海量信息中提取規律，并把這些規律應用到實際問題中。正是這種不斷學習和改進的過程，使得大模型成為當代AI領域中最閃耀的成果之一。

月球探索的“智慧伙伴”

目前，國內外的知名大模型，例如DeepSeek-R1（詳見《知識就是力量》2025年3月刊）和OpenAI-o1等，在數學和編程等多個領域表現出色。

那么，月球科學多模態專業大模型和大家耳熟能詳的那些大模型有什么不同呢？答案是：訓練數據。

通用大模型的訓練數據涵蓋了各個領域，但由于模型參數數量和計算資源等客觀條件的限制，它們不可能把所有學科的文獻、書籍等知識全部“吸收”進來。 月球科學多模態專業大模型則專注于月球與行星科學領域，它深度融合了幾乎與月球相關的所有文獻、期刊、新聞報道等文本類數據，以及豐富的月球探測數據，以此進行訓練。這些數據涵蓋了月球影像、地形、光譜、雷達等多模態數據。

月球科學多模態專業大模型的“超能力”

相較于以內動力演化為主的地球，月球是一個內外動力并重演化的星體，其早期內動力占優，后期外動力為主。而月球撞擊坑與撞擊盆地正是外動力作用下形成的經典產物，因此也成為研究月球形成和演化歷史的重要窗口。

以月球撞擊坑為例，月球科學多模態專業大模型可以對月球撞擊坑亞類和形成年代進行科學判別，并對相關地質問題提供交互解答。

借助這一強大的工具，我們仿佛擁有了透視月球的眼睛，能夠深入探索月球的演化歷史。通過精準分析月球地形地貌以及資源分布等特征，月球科學多模態專業大模型將幫助用戶對月球科學數據進行深入解讀和智能分析，助力月球探索和深空研究邁向全新的高度。

（責任編輯 / 高琳" 美術編輯 / 周游）