模型应用 🇺🇸 11.08.2026 20:02

ONESTRUCTION 携手AWS GenAIIC 打造建筑行业BIM基础模型 Ishigaki-IDS

Alibaba/QwenAlibaba/Qwen Amazon Web ServicesAmazon Web Services ONESTRUCTION, Inc.ONESTRUCTION, Inc.
日本建筑科技初创公司 ONESTRUCTION 在 AWS 生成式人工智能创新中心(AWS Generative AI Innovation Center)的技术顾问支持下,构建了面向建筑行业 BIM 工作流的专用基础模型 Ishigaki-IDS。该模型基于 Qwen3,利用合成数据和三阶段训练流程(连续预训练、监督微调、基于验证的强化学习),克服了数据稀缺问题,在 IDS 生成任务上实现了高精度。
ONESTRUCTION,一家建筑科技初创公司,在AWS生成式AI创新中心的技术咨询支持下,作为GENIAC第三阶段的一部分,构建了Ishigaki-IDS,这是一个专为建筑行业BIM(建筑信息模型)工作流程定制的基座模型(FM)。该模型基于Qwen3,解决了三个挑战:新IDS标准的数据稀缺性、注入包含数千个术语的IFC词汇表,以及IDS特有的语法。为了克服这些问题,ONESTRUCTION采用了领域专家参与的合成数据生成方法,并设计了三阶段训练流程:持续预训练(CPT)、监督微调(SFT)以及基于可验证奖励的强化学习(RLVR)。在RLVR阶段,他们使用buildingSMART的IDS-Audit-Tool作为奖励函数,以确保XML格式正确、IDS结构有效性和语义一致性。他们使用Amazon EC2 P5en实例和AWS ParallelCluster进行训练,并将数据存储在Amazon FSx for Lustre上。在他们自己的IDS-Bench基准评估中,Ishigaki-IDS在XML和IDS结构合规性方面得分接近100%,在IDS内容一致性方面得分超过80%,而通用前沿模型在结构合规性方面得分低于25%,在内容一致性方面接近0%。该模型支持通过YaRN进行上下文长度扩展,可正确生成输入和输出高达约12万token的内容。与buildingSMART的联合概念验证获得了IDS专家和非专家的积极反馈。经验教训包括:合成数据的质量比数量更重要,可验证奖励加速迭代,以及稳定的基础设施允许自由实验。
来源: AWS ML blog — 原文
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