大模型用于制造业？东北大学等《大型语言模型智能制造业应用》综述，详述大模型制造业技术路线图

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原标题：大模型用于制造业？东北大学等《大型语言模型智能制造业应用》综述，详述大模型制造业技术路线图

关键字：模型,数据,智能,深度,能力

文章来源：人工智能学家

内容字数：17523字

内容摘要：来源：专知尽管人工智能，特别是深度学习在智能制造的各个方面都有显著的改进，但由于泛化能力差、建立高质量训练数据集的困难以及深度学习方法的不尽人意的性能，这些技术在广泛应用方面仍面临挑战。大规模基础模型（LSFMs）的出现在人工智能领域引发了一波浪潮，使深度学习模型从单任务、单模态、有限数据模式转变为涵盖多种任务、多模态并在大量数据集上进行预训练的范式。尽管LSFMs已经展示出强大的泛化能力、自动高质量训练数据集生成能力以及在各个领域的卓越性能，但LSFMs在智能制造领域的应用仍处于起步阶段。对这个主题的系统性概述尚缺乏，尤其是关于深度学习的哪些挑战可以通过LSFMs解决，以及如何系统地应对这些挑战。为了填补这一空白，本文系统地阐述了LSFMs当前的状况及其在智能制造背景下的优势，并与当前深度学习模型在各种智能制造应用中面临的挑战进行了全面比较。我们还概述了利用LSFMs解决这些挑战的路线图…

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