Адаптация больших языковых моделей к задачам геотехники

Стремительное развитие больших языковых моделей (LLM) открывает новые возможности в геотехнической инженерии, рабочие процессы которой опираются на сложные и насыщенные текстовой информацией данные. Хотя универсальные LLM демонстрируют высокие способности к рассуждению, их эффективность в геотехнических приложениях ограничена недостаточным знанием специализированной терминологии и логики предметной области. Поэтому адаптация предметной области — настройка универсальных LLM для геотехнического применения — стала необходимой. В статье представлен первый обзор адаптации и применения LLM в геотехническом контексте. Критически рассмотрены четыре ключевые стратегии адаптации: разработка промптов, генерация с дополнением извлечённой информацией, предварительное обучение с адаптацией к предметной области и дообучение; также оценены их сравнительные преимущества, ограничения и тенденции внедрения. В обзоре систематизированы современные приложения, охватывающие геологическую интерпретацию, характеристику подповерхностной среды, анализ проектных решений, численное моделирование, оценку рисков и геотехническое образование. Результаты показывают, что адаптированные к предметной области LLM существенно повышают точность рассуждений, уровень автоматизации и интерпретируемость, однако по-прежнему ограничены дефицитом данных, сложностями валидации и проблемами объяснимости. Также предложены направления дальнейших исследований. Настоящий обзор формирует важную основу для разработки LLM, обладающих компетентностью в геотехнике, и служит руководством для исследователей и практиков в продвижении цифровой трансформации геотехнической инженерии.