大语言模型赋能高校图书馆：智能化数字学术服务路径研究

关键词：大型语言模型；高校图书馆；数字学术服务

0 引言

数字学术指在数字环境中进行的学术研究和学术交流的过程，包括使用数字技术和在线工具进行学术文献检索、数据分析、学术写作、在线协作等一系列活动[1]。数字学术的发展使得学者们能够更加便捷、高效地获取信息、进行研究，并与全球范围内的同行进行交流合作。在数字化时代，高校图书馆作为学术知识的存储和传播中心，面临着迫切的需求，需要适应信息科技的迅猛发展，提升服务水平以更好地满足用户需求[2]。

高校图书馆在数字化时代的重要性不断凸显，对数字学术服务的需求日益增加。数字学术服务作为高校图书馆服务的新形态，旨在通过数字技术为用户提供更便捷、智能的学术资源获取和管理方式。传统图书馆已不能满足日益增长的学术信息需求，数字学术服务因其快捷、多样的特点而备受瞩目。高校图书馆迫切需要一种能够提升服务质量、智能化满足用户需求的新途径。数字学术服务的内涵不仅包括数字化资源的整合和提供，还涉及学术信息的智能处理和个性化服务。这种服务模式旨在通过科技手段，使高校图书馆不仅仅是信息的存储与提供者，更是学术研究的智能助手，为用户提供更智慧、个性化的学术服务体验[3]。

数字学术的发展历程可以追溯到计算机和互联网技术的兴起[4]。随着信息技术的不断进步，学术研究的方式发生了深刻的变革。学者们可以通过在线数据库、数字图书馆、科研协作平台等工具来进行学术活动，这使得研究变得更加开放、便捷，并推动了学术界的国际化合作。

大语言模型作为自然语言处理的前沿技术，具有丰富的语义理解和生成能力，为高校图书馆提供了更多创新性的数字学术服务可能性[5]。通过充分利用大语言模型，旨在挖掘其在高校图书馆数字学术服务中的潜在优势，探索智慧化服务的新路径。通过这一研究，希望为高校图书馆在数字时代更好地运用语言大模型提供有实际意义的参考和建议。

1 图书馆数字学术内涵

“数字学术”一词源自20世纪90年代末，最初是指将数字技术应用于学术研究的理念。数字学术包含的内容很广泛，可以从数字技术、教学研究、学术交流和数字产品等为多个维度进行理解[6]，如表1所示。总体来说，数字学术包含三个基本特征：1） 数字赋能；2） 交叉融合；3） 数字化生态。

数字学术服务作为高校图书馆在数字时代迎接数字化浪潮的一项重要举措，对于满足用户多元化学术需求、提升服务质量具有显著的意义。图书馆中的数字学术服务主要有：1） 物理空间及实施服务；2） 学术交流和数字出版服务；3） 数字教学与研究服务；4） 数字产品制作服务；5） 数字技术支持服务；6） 数字人文服务等。

在大语言模型下数字学术服务的应用场景丰富多样，主要有：1） 信息检索与获取： 利用数字化资源，用户可以通过图书馆系统更便捷地检索和获取相关学术信息；2） 智能咨询服务：运用语音识别、自然语言处理等技术，为用户提供智能化咨询服务，解答学术疑问；3） 数字化资源管理：提供个性化的数字化资源推荐，帮助用户更好地管理和利用学术资源；4） 学术合作与交流平台： 构建数字学术社区，促进学术合作与交流，搭建学者之间的沟通桥梁。

为更好地满足用户需求，必须深入分析用户需求的本质。数字学术服务的内容与形式需考虑以下几个方面：信息全面性：用户对于获取全面、多样性的学术信息有需求，数字学术服务应致力于整合各类学术资源。个性化服务：用户需求差异巨大，数字学术服务应提供个性化的服务，根据用户的兴趣和需求为其定制服务体验。互动性与参与度：打破传统服务的单向性，数字学术服务应构建互动性强、用户参与度高的服务平台，促进用户积极参与互动。

因此，高校图书馆数字学术服务的未来发展应致力于更全面、个性化、互动性强的服务体验，以更好地服务学术社区的需求。这对于构建数字化智慧图书馆，提升学术服务水平具有指导意义。

2 大语言模型原理

语言模型的研究始于20世纪，起初是基于规则和统计的方法。这些方法受限于手工编写的规则和有限的语料库，难以处理语言的复杂性和多样性。随着深度学习的兴起，基于神经网络的语言模型开始崭露头角。2013 年，Mikolov 等人提出了词向量Vec） ，通过神经网络学习词向量，为后来的模型（W发ord展2奠定了基础[7]。在卷积神经网络时代，模型能够考虑上下文信息，但面临长依赖问题，难以有效处理长文本。长短时记忆网络（LSTMs） 解决了卷积神经网络的长依赖问题，提高了语言模型对长文本的理解能力。转换器（Transformer） 模型引入了注意力机制，使得模型可以在不同位置对输入的信息进行加权处理，大大提升了模型对长距离依赖的建模能力。2018年，预训练语言模型（BERT） 通过在大规模语料库上进行预训练，模型学到了丰富的语言表示[8]。生成式预训练转换器（GPT） 模型通过堆叠多层Transformer 实现预训练，采用自回归生成模型的方式[9]。GPT-3拥有1750 亿个参数，具备强大的语言生成和理解能力。常见的大语言模型如表2所示。

大语言模型基于深度神经网络，通过多层神经元相互连接，实现对复杂语言结构的建模。主要的网络架构有：1） Transformer 架构：Transformer 引入了自注意力机制，实现了对输入序列的并行处理，避免了RNN的串行计算瓶颈；2） 预训练与微调：大语言模型采用预训练和微调的两阶段训练策略。在大规模语料库上进行预训练，然后通过在特定任务上的微调，使模型适应具体应用；3） 自回归生成框架：GPT系列采用自回归生成模型，通过左到右的顺序逐词生成文本，使得模型在生成过程中能够考虑到先前生成的所有内容。

大语言模型主要的应用场景有：1） 自然语言生成：大语言模型在文章创作、广告文案、诗歌等自然语言生成任务上表现出色；2） 问答系统：模型在问答领域取得显著成就，如阅读理解、问题回答等应用；3） 机器翻译：利用预训练模型进行翻译任务，提高了机器翻译的准确性和流畅性；4） 情感分析：模型能够对文本中的情感进行准确分类，广泛应用于社交媒体舆情分析、产品评论等领域；5） 代码生成：在编程领域，大语言模型可以生成代码片段，协助开发者提高编程效率；6） 医疗领域：在医学文献的处理、病历总结等任务上，模型有望提供辅助和自动化的解决方案；7） 虚拟助手与对话系统：大语言模型可以用于构建更智能、更自然的虚拟助手，提供更自然的对话体验。

3 智能化图书馆数字学术服务路径

数字学术服务在高校图书馆服务中起着至关重要的作用，而大语言模型的应用为数字学术服务带来了全新的可能性。在这一背景下，大语言模型具有自主判别用户意图，并智能生成自然语言进行响应的功能。大语言模型为图书馆的数字学术服务带来了巨大影响，使得服务更加智能化、个性化，提高了学术服务的质量和效率。

3.1 赋能高校学科建设，辅助学科研究

通过对学科发展动向的追踪，大型语言模型运用中央知识库的丰富数据构建了学科知识图谱。采用“思维链策略”深入挖掘学科领域的研究热点，专注于解决学科领域的前沿问题，为高校学科服务提供了有力的支持。通过这一方法，大语言模型有助于图书馆更有效地整合高校教学资源，从而提升学科服务的质量。

通过大语言模型，高校图书馆可以深入了解各学科的研究趋势，并提供定制化的服务，为高校的学科建设提供战略性支持。例如，图书馆可以根据模型生成的研究热点，针对性地增加相关书籍和期刊，以满足学者和学生的需求。

3.2 推动参考咨询服务智能化，提升读者的服务体验

大语言模型拥有逻辑推理能力，在预训练的基础上发掘知识的相关性，通过采集外部信息不断学习，扩充中央知识库，增强自身的自然语言理解和生成能力，使得咨询回复更为客观，有效减少人为主观意识对回复内容的影响。这使得参考咨询服务能够由人工咨询方式向智能机器人咨询方式转变，提供24小时不间断咨询服务，进一步提升读者参考咨询服务体验。

大型语言模型具有逻辑推理能力，通过在预训练基础上深入挖掘知识相关性，不断积累外部资源信息，以增强其自然语言理解和生成的能力。在高校参考咨询服务场景下，这一技术的进步使得读者咨询回复更为客观和及时，能有效地缓解参考咨询服务人员压力，减少了人为主观意识对回复内容的影响。大语言模型可以有效推动参考咨询服务从传统的人工咨询方式向智能机器人咨询方式的演变，为用户提供全天候的咨询服务，极大地提升了读者在参考咨询服务中的体验。

高校图书馆可以通过大语言模型，将参考咨询服务转变为智能机器人咨询方式，使读者能够随时随地获取到准确、客观的参考信息。这不仅提高了服务效率，还能增强了读者对高校图书馆的信任感。

3.3 融合高校的数字资源，实现数据分析自动化

通过运用大型语言模型的理解和生成能力，实现对用户意图的智能识别和对用户需求的理解。在大数据的支持下，深入分析学科的最新进展，收集学科研究数据，自动化生成详尽的学科分析报告，提高报告的撰写效率。这一方法有助于推动学科分析服务的自动化发展。

大语言模型可用于深入分析学科研究数据，为高校图书馆提供自动生成的学科分析报告。例如，高校图书馆可以通过大语言模型生成的报告了解学科的发展趋势，为馆藏发展和资源配置提供科学依据。

3.4 助力高校数字素养教育，创新教育模式

近年来，国家高度重视大学生数字素养教育。在大语言模型的知识基础上建立数字素养教育知识库，提供人工智能生成式对话工具，可以为大学生定制个性化教学内容，通过自主提问的方式查缺补漏。这种方式创新了信息素养教育模式，让学生得到个性化、智能化的数字素养教育。

高校图书馆可以利用大语言模型为学生提供定制化的数字素养教育服务。例如，学生可以通过模型提供的对话工具，以自主提问的方式学习数字素养知识，使教育更具有针对性和互动性。

4 大语言模型应用数字学术服务中的风险与对策

大语言模型在数字学术的应用过程中伴随着一些风险和挑战。在大语言模型应用的过程中，需要识别这些风险并进行应对。

4.1 隐私风险

随着大语言模型的发展，个人数据的隐私问题备受关注。这些模型在训练和使用过程中需要大量的数据，这可能牵涉到个人信息的收集和使用，引发隐私担忧。需要加强：1） 隐私保护：采取加密技术、去标识化处理等方法，确保用户数据的安全和匿名性；2） 限制数据访问：减少个人敏感信息的收集，最小化数据使用范围，仅在必要时使用合理授权的数据。

4.2 偏见和不当内容

大语言模型在学习过程中会吸收互联网上的大量信息，这可能导致模型内部存在偏见或是反映不当的内容，比如性别、种族、文化等方面的歧视性言论。需要：1） 严格过滤和监管：建立更严格的内容过滤机制，排除偏见和有害信息，确保输出内容的中立性和公正性；2） 多样化数据训练：通过多样性数据集的使用，减少模型偏见，反映更全面、多元化的观点和价值观。

4.3 信息可信度和误导性

大语言模型生成的内容可能存在误导性或不准确性，尤其在特定领域或复杂问题上，模型输出的信息可信度难以保证。需要：1） 标注和验证：建立专业标注团队，对模型输出进行验证和审查，提高内容的准确性和可信度；2） 强调免责声明：在模型输出中强调它们仅供参考，引导用户理性对待模型输出。

4.4 滥用和恶意利用

大语言模型可能被恶意利用，比如，用于虚假新闻生成、欺诈行为、网络欺凌等恶意行为，对社会造成潜在威胁。需要：1） 加强监管和法规：建立更严格的法律法规来规范模型的使用，严厉打击恶意滥用行为；2） 强化模型安全性：加强模型安全性的技术措施，防止黑客攻击或滥用行为的发生。

5 结论

我国目前正处于数字学术服务平台建设的初期阶段。考虑到当前数字化转型的发展需求，高校图书馆有必要充分发挥自身优势，从多个方面进行平台建设要素的优化，以构建一个数字技术驱动、数字学术服务一体化、数据治理集约化的全新服务平台体系。大语言模型大模型在各个领域的广泛应用日益普及。作为学术研究的重要场所，高校图书馆的服务质量和效率对于学术探索至关重要。在高校图书馆中应用大语言模型以提升其智能化数字学术服务具有重要意义。本文首先界定了数字学术服务的内涵，分析了大语言模型的发展历程和特色，深入探讨了大语言模型在高校图书馆智能化数字学术服务中的应用场景。最后，本文提出了相应的风险应对策略，旨在推动高校图书馆实现数字化转型与智能化发展。