据阿里云介绍，月球专业大模型以视觉、多模态及自然语言等通义系列模型为基模，结合 RAG 检索增强等技术，于阿里云百炼专属版进行微调及训练。目前，月球专业大模型的最佳落地场景是月球撞击坑识别，并且准确率已达到 80% 以上。
人类对月球地质演化的研究除了探测返回的样品，主要依靠撞击坑识别等月球地质对象的研究。撞击坑的大小、深浅、形状等特征，是研究月球地质演化的重要依据。
据统计，目前月球上直径一公里以上的月球撞击坑数量已超 100 万个，直径一公里以下的撞击坑数量至今无法确定。如果完全依赖人工，完成所有月球撞击坑的识别是“几乎无法实现的”。
而月球专业大模型的应用则极大提高了科研效率：科研工作者只需输入月球撞击坑图像和相关问题，月球专业大模型即可调用通义视觉、多模态模型，从 17 种多模态数据中（包括光谱、高程、重力等数据）判定该图像对应的模态类型。
同时，通过检索知识库、调用通义语言模型，月球专业大模型可回答该撞击坑的形态、大小、年代等相关问题，并给出推理过程。中国科学院地化所研究员刘建忠表示：“通过对海量数据的准确把握，大模型不仅可以对撞击坑进行分类，还可以解决一些目前仍未解决的科学问题。”
接下来，月球专业大模型将嵌入“数字月球云平台”，推动“月球云平台”智慧化升级。AI在线查询获悉，“数字月球云平台”由中国科学院地化所牵头建设完成，是国际上月球探测数据最全，集科学研究、工程应用以及科普教育为一体的云平台，它将与 FAST 等大科学装置一同成为科研基础设施的重要组成部分，助力我国月球与行星科研创新加速。
