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原標題：大模型用于制造業(yè)？東北大學等《大型語言模型智能制造業(yè)應(yīng)用》綜述，詳述大模型制造業(yè)技術(shù)路線圖

關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),智能,深度,能力

文章來源：人工智能學家

內(nèi)容字數(shù)：17523字

內(nèi)容摘要：來源：專知盡管人工智能，特別是深度學習在智能制造的各個方面都有顯著的改進，但由于泛化能力差、建立高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)集的困難以及深度學習方法的不盡人意的性能，這些技術(shù)在廣泛應(yīng)用方面仍面臨挑戰(zhàn)。大規(guī)模基礎(chǔ)模型（LSFMs）的出現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域引發(fā)了一波浪潮，使深度學習模型從單任務(wù)、單模態(tài)、有限數(shù)據(jù)模式轉(zhuǎn)變?yōu)楹w多種任務(wù)、多模態(tài)并在大量數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓練的范式。盡管LSFMs已經(jīng)展示出強大的泛化能力、自動高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)集生成能力以及在各個領(lǐng)域的卓越性能，但LSFMs在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于起步階段。對這個主題的系統(tǒng)性概述尚缺乏，尤其是關(guān)于深度學習的哪些挑戰(zhàn)可以通過LSFMs解決，以及如何系統(tǒng)地應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。為了填補這一空白，本文系統(tǒng)地闡述了LSFMs當前的狀況及其在智能制造背景下的優(yōu)勢，并與當前深度學習模型在各種智能制造應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)進行了全面比較。我們還概述了利用LSFMs解決這些挑戰(zhàn)的路線圖…

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作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)