自ChatGPT问世以后，大模型非常的火，不出意外的话，电力系统方向又打算搞事情了。大模型+电力任重道远。最近听说了一些关于大模型+风光功率预测、负荷预测、电价预测的想法，初步分析下，很遗憾的是，个人得出结论是不可行。简单来说，如果强行使用大模型来做电力预测，本质上可能只是一厢情愿的希望大模型去预测一个噪声罢了。

那能否把下游任务的Task Format先行注入到额外的参数中，之后把这部分信息喂给模型，让大模型微调直接学习Semantic Relation，这样在稳定注入新的Format的前提下，尽可能不影响其他input的推理格式。论文提出了两阶段微调，第一阶段也使用了谷歌提出的Prompt Tuning用来学习Format，第二阶段再进行全量微调。如下。

自ChatGPT问世以后，大模型非常的火，不出意外的话，电力系统方向又打算搞事情了。大模型+电力任重道远。最近听说了一些关于大模型+风光功率预测、负荷预测、电价预测的想法，初步分析下，很遗憾的是，个人得出结论是不可行。简单来说，如果强行使用大模型来做电力预测，本质上可能只是一厢情愿的希望大模型去预测一个噪声罢了。