ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知

1.      ChatGPT发展现状... 2

2.      ChatGPT如何与工业相结合... 2

3.      ChatGPT在工业领域的研究与应用... 3

1.   ChatGPT发展现状

      ChatGPT是基于OpenAI的GPT-4架构的一种大型语言模型。截至2021年9月,最新版本是GPT-3。在过去的几年里,ChatGPT已经取得了显著的进步,具备更强的自然语言处理和生成能力。

     目前,ChatGPT的应用领域广泛,包括但不限于:

  (1)文本生成:通过输入简短的提示或问题,ChatGPT能够生成连贯、有趣且富有创意的文本。这对于撰写文章、博客、故事或其他内容非常有用。

  (2)问答系统:ChatGPT可以用作智能问答回答系统,回答用户的问题,提供有关各种主题的信息。

  (3)聊天机器人:ChatGPT可以充当智能聊天伙伴,与人类用户进行对话,提供陪伴和支持。

  (4)内容审查:ChatGPT可以帮助审核和过滤网络上的不当内容,确保线上环境的健康。

  (5)语言翻译:ChatGPT具备一定的语言翻译能力,可以在不同语言之间进行转换。

  (6)代码生成:ChatGPT可以生成代码片段,辅助软件开发人员解决编程问题。

       尽管ChatGPT在多个领域具有广泛的应用前景,但仍存在一定的局限性,如生成不准确、重复或不相关的回答,以及在某些情况下可能出现道德和安全风险。为了应对这些挑战,OpenAI和其他研究机构一直在不断优化和改进模型,以提高其性能、安全性和可靠性。

2.   ChatGPT如何与工业相结合

  将ChatGPT与工业相结合可以提高生产效率、降低成本并提高产品质量。以下是一些建议:

  (1)智能自动化: 将ChatGPT与自动化系统相结合,通过让AI与机器人、自动化生产线进行交流,提高生产过程的智能化程度。

  (2)数据分析与预测: 将ChatGPT应用于工业数据分析,以提供实时的生产数据预测和优化建议,有助于提高产能和降低生产成本。

  (3)设备维护与故障诊断:ChatGPT可以通过分析设备数据来帮助工程师诊断故障,提供快速的维修建议,从而减少设备停机时间。

  (4)生产计划与优化: ChatGPT可以通过对生产数据、市场需求和资源限制的分析,协助企业4制定更合理的生产计划。

  (5)质量控制: 通过对产品质量数据的实时监测与分析,ChatGPT可以帮助企业及时发现质量问题,并提出相应的改进措施。

  (6)供应链管理:将ChatGPT应用于供应链管理,有助于优化库存管理、物流调度等方面的运作,降低成本并提高效率。

  (7)人工智能培训: ChatGPT可以为工程师和员工提供实时的技能培训和知识解答,提高员工的技能水平。

  (8)客户服务与支持: ChatGPT可以作为企业客户支持的一部分,提供24/7的在线咨询和技术支持服务,提高客户满意度。

  (9)研发与创新: ChatGPT可以协助研发人员进行新产品设计和开发,通过提供创新建议和可行性分析,加速创新过程。

  (10)知识管理: ChatGPT可以帮助企业构建知识库,整合分散的信息和数据,方便员工查找和共享知识。

         通过以上方式,ChatGPT可以在工业领域发挥巨大作用,提高生产效率,降低成本,增强竞争力。

3.   ChatGPT在工业领域的研究与应用

  “ChatGPT发展现状”和“ChatGPT如何与工业相结合”都是使用ChatGPT进行的问答,回答的内容是完全复制过来的。通过这个实验,我们能够得出结论:ChatGPT确实可以提高在“内容”相关方面的效率,ChatGPT能够为工业企业在人工智能培训、客户服务与支持、研发与创新和知识管理等提供有效的服务。

  我们再来做一个工业数据工况的认知实验:

  (1)给ChatGPT一组生产过程错误的数据信息(顶温1=302.102),并告诉它工况名称。如下图:

ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知

   (2)告诉它针对这种工况应该如何处理,把顶温1降到100,并回答了处理措施。如下图:

ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知

   (3)模拟实时采集的数据信息,其实就是刚才错误的工况数据(顶温1=302.102),输入给ChatGPT,并问是什么生产工况,它能够找到异常数据信息。如下图:

ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知

   (4)模拟实时采集的数据信息,把调整正常后的数据(顶温1=100)输入给ChatGPT,并问是什么生产工况,它能够判断是正常数据。如下图:

ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知

  (5)模拟实时采集的数据信息,把顶压1调整到5(顶压1=5),输入给ChatGPT,并问生产数据正常吗,它能够找出来其它变化异常的数据信息。如下图:

ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知

   通过上述简单的实验,我们能够得出来的结论:(1)ChatGPT能够记忆数据信息、关联数据信息与工况的关系、出现工况给出处理措施,本质数据信息也是文字的一种形式;(2)ChatGPT能够找出来降输入认知信息以外的非正常数据信息;(3)在广域网范围内能够给出来处理措施,这个处理措施是有误的。

  通过上述的实验结论,我们设想一下:(1)现在只是实验一组数据,如果积累10的数据信息,会发现什么变化?(2)广域网范围内给出来的处理描述有误是正常的,如果大模型针对行业私有化部署,有针对性的训练模型,给出来的措施答复是不是可以提高很多?

  不能因为ChatGPT有不完善的地方,我们就有一种排斥心理。人与人交流、传递知识还有失真的时候,不同专家针对相同工况进行诊断还有不同结论的情况,这是正常现象。


物联网&大数据技术 QQ群:54256083

物联网&大数据项目 QQ群:727664080
QQ:504547114
微信:wxzz0151
博客:https://www.cnblogs.com/lsjwq
微信公众号:iNeuOS

ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知

原文链接:https://www.cnblogs.com/lsjwq/p/17361661.html

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年4月28日
下一篇 2023年4月30日

相关文章

  • pytorch 文本情感分类和命名实体识别NER中LSTM输出的区别

      文本情感分类: 文本情感分类采用LSTM的最后一层输出 比如双层的LSTM,使用正向的最后一层和反向的最后一层进行拼接 def forward(self,input): ”’ :param input: :return: ”’ input_embeded = self.embedding(input) #[batch_size,seq_len,200…

    PyTorch 2023年4月8日
    00
  • caffe学习笔记1

    http://blog.csdn.net/seven_first/article/details/47378697https://zhuanlan.zhihu.com/p/25127756?refer=xiaoleimlnotehttps://github.com/BUPTLdy/Caffe_Code_Analysis/tree/master/ 学习计划 C…

    Caffe 2023年4月7日
    00
  • 84、循环神经网络实现语言模型

    ”’ Created on 2017年5月13日 @author: weizhen ”’ import numpy as np import tensorflow as tf import ptb_iterator as reader from tensorflow.contrib import rnn DATA_PATH = “/path/to/ptb…

    循环神经网络 2023年4月5日
    00
  • Caffe学习系列(15):添加新层

    如何在Caffe中增加一层新的Layer呢?主要分为四步: (1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中增加对应layer的paramter message; (2)在./include/caffe/***layers.hpp中增加该layer的类的声明,***表示有common_layers.hpp, data_layers.hp…

    Caffe 2023年4月8日
    00
  • pytorch children和modules

    参考1参考2官方论坛讨论 children: 只包括网络的第一级孩子,不包括孩子的孩子modules: 深度优先遍历,先输出孩子,再输出孩子的孩子,孩子的孩子的孩子。。。 children的用法:加载预训练模型 resnet = models.resnet50(pretrained=True) modules = list(resnet.children()…

    PyTorch 2023年4月8日
    00
  • 卷积神经网络CNN(convolutional)

    卷积运算:原图像*卷积核=新图像,经常用来做边缘检测人造核:手动指定权重,改善效果 指定核权重为变量,通过反向传播,学习卷积核的权重补白和步幅决定了卷积后的 补白Padding Valid convolution:p = 0 \(n\times n * f\times f -> (n-f+1)\times (n-f+1)\) Same convolut…

    2023年4月8日
    00
  • keras实现textcnn

    https://github.com/MoyanZitto/keras-cn/blob/master/docs/legacy/blog/word_embedding.md 这个链接将带有embeding层的cnn实现及训练的过程讲的很清楚 构建好带有embedding层的textcnn模型后,model.fit时传入的x_train是二维的要训练的词对应的标…

    Keras 2023年4月8日
    00
  • [机器学习]SVM原理

      SVM是机器学习中神一般的存在,虽然自深度学习以来有被拉下神坛的趋势,但不得不说SVM在这个领域有着举足轻重的地位。本文从Hard SVM 到 Dual Hard SVM再引进Kernel Trick,然后推广到常用的Soft Kernel SVM。     一、Hard SVM   SVM本身是从感知机算法演变而来,感知机算法是在一个线性可分的数据集中…

    机器学习 2023年4月12日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部