PCI-4462 当前,大语言模型已经展示出对人机交互产生的潜在影响,这种影响令人震撼。波士顿咨询公司(Boston Consulting Group)认为,毫无疑问,通过人机协同,生成式人工智能会带来生产力的大幅提升,而工业自动化恰恰是人机交互最为频繁的领域。
PCI-4462 大语言模型是基于神经网络且经过海量文本数据训练的深度学习算法。近年来,大语言模型已经开始在各行各业崭露头角,尤其在工业自动化领域的应用范围不断扩大。这些模型能理解并生成人类语言,进而帮助大幅提升工业流程效率。保守估计,大语言模型可以帮助原始设备制造商(OEM)在构建机器PLC应用程序时节省20%的工作量。
PCI-4462 大语言模型的发展十分迅猛,从GPT-2到GPT-4,模型不断升级成熟,处理能力大大提升,其在工业自动化领域的应用范围也得到极大拓展。随着技术的日趋成熟和广泛应用,我们期望看到将大语言模型应用于工业自动化领域的更多实际案例。
大语言模型的最重要的特征之一在于,可以根据工业自动化相关的特定用例或任务进行来定制。在工业中,这些用例或任务有三种可能:代码生成、文档编写、重构和测试;自然语言接口;自动化系统设计与开发。
然而,我们也需要考虑到大语言模型中可能普遍存在的局限性,PCI-4462 以及在大语言模型产业化之前如何应对由这些局限因素带来的影响。接下来,我们将对这些机会、局限性以及如何实现大语言模型的产业化展开进一步探讨。
1. 代码生成、文档编写、重构和测试
PCI-4462 大语言模型可以为PLC等工业控制系统生成代码,或者允许人类使用自然语言输入内容生成人机交互(HMI)页面,进而简化应用程序的工程设计过程,减少开发控制应用程序所需的时间和工作量。此外,大语言模型还有望提高生成代码的质量和一致性,从而减少错误并缩短调试时间。保守估计,大语言模型生成的代码,对于编写机器类PLC程序而言,大约70%是可用的,编程效率大幅提升。大语言模型的另一个应用是自动生成配方代码,在更改参数、更换供应商或更改配料时,能够节省时间。PCI-4462 创建配方并触发生产线变更所花的时间会直接影响生产时间,因此任何可能的时间节省都有助于提高效率。更进一步,大语言模型还可用于自动生成与其生成的代码相关的文档,如自动测试脚本,而测试脚本对于自动化工程师来说一直是一项非常耗时的任务。
例如,在施耐德电气,我们一直在测试大型语言AI模型的专用版,并为EcoStruxure机器专家应用软件来训练这些模型。测试结果显示其潜力巨大——代码能够快速而准确地生成,尽管仍然需要人工审核。我们可以看到,同样的模型可以应用于其他软件应用程序。