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如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容

Answer

以下是为您整合的相关内容:

Transformer 模型和 BERT 模型

  • 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。
  • 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。
  • 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。
  • 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。
  • 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。

提示工程

  • 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。
  • 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。

OpenAI 官方指南

  • 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。
  • 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

7. Transformer 模型和 BERT 模型

一旦我们定义了我们的模型,我们可以传递训练数据集和验证数据集以及我们想要训练的时期数。在我们的案例中,模型训练完成后,我们评估了模型的性能。该模型达到了85%的准确率,考虑到我们只训练了五个epoch,这是相当不错的。[heading3]模型性能可视化[content]您可能会想要绘制准确性和随时间的损失图,以便可视化模型的性能。在我们的例子中,我们看到训练损失正在下降,而验证损失稍微波动。[heading2]保存与加载模型[content]一旦您对训练的模型感到满意,您可以使用model.save方法导出并保存模型到本地路径。保存模型后,您可以加载它以进行预测。[heading2]预测示例[content]在这个例子中,我们有一组不同情感的评论句子。我们根据我们训练的模型对这些句子中的每一个进行预测。[heading2]部署模型到Vertex AI[content]如果您想更进一步,并将您的模型部署到Vertex AI上以获得在线预测,您可以采用本地保存的模型并将其导出到Vertex AI。[heading3]模型的签名[content]您需要检查模型的签名以了解如何将预测传递给模型。模型的签名告诉您什么是第一层接受的输入。[heading3]上传模型到Vertex AI[content]一旦我们拥有本地保存的模型,我们将使用一系列命令将模型推送到Vertex的模型注册表。为了将模型放入Vertex的模型注册表中,您需要确保您有一个Google Cloud存储桶。[heading3]部署模型[content]上传模型后,我们就可以在Vertex上部署模型并获得在线预测。为此,我们可以使用Python SDK,它将做两件事:1.创建一个端点。2.将模型上传到这个特定的端点。部署模型大约需要5到10分钟。一旦将模型部署到端点,您就可以从该端点获得预测。

提示工程: 如何与大型语言模型高效沟通【OpenAI官网翻译】

根据客户查询的分类,可以向模型提供一组更具体的指令,以便它处理后续步骤。例如,假设客户需要“故障排除”方面的帮助:|角色|内容||-|-||SYSTEM|你将收到需要在技术支持上下文中进行故障排除的客户服务查询。请按照以下步骤帮助用户:<br>-询问他们是否已检查路由器所有连接线的连接情况。提醒他们连接线可能会随时间推移而松动。<br>-如果所有连接线都已连接但问题仍然存在,询问他们使用的路由器型号。<br>-根据路由器型号,建议他们如何重启设备:<br>–如果型号是MTD-327 J,建议他们按下红色按钮并保持5秒钟,然后等待5分钟,再测试网络连接。<br>–如果型号是MTD-327 S,建议他们拔掉电源插头并重新插入,然后等待5分钟,再测试网络连接。<br>-如果用户在重启设备并等待5分钟后仍有问题,请将他们转接到IT支持部门,并输出{“IT support requested”}。<br>-如果用户开始询问与当前话题无关的问题,请确认他们是否希望结束有关故障排除的对话,并根据以下方案对新问题进行分类:<br><br><插入上述主/次分类方案>||USER|我需要重新使我的互联网工作。|需要注意的是,模型已被指示在对话状态发生变化时输出特定的字符串。这使我们能够将系统设计成一个状态机,根据当前状态来决定下一步的操作。通过跟踪对话状态、相关指令以及允许的状态转换,我们可以更好地控制用户体验。

目录:OpenAI 官方指南

基于客户查询的分类,可以向GPT模型提供一组更具体的指令来处理后续步骤。例如,假设客户需要“故障排除”方面的帮助。|系统|您将收到需要在技术支持环境中进行故障排除的客户服务查询。通过以下方式帮助用户:-要求他们检查所有进出路由器的电缆是否已连接。请注意,电缆随时间松动是很常见的。-如果所有电缆都已连接但问题仍然存在,请询问他们使用的是哪种路由器型号-现在您将建议他们如何重新启动他们的设备:--如果型号是MTD-327J,建议他们按下红色按钮并按住它5秒钟,然后等待5分钟,然后再测试连接。--如果型号是MTD-327S,建议他们拔下并重新插入,然后等待5分钟,然后再测试连接。-如果客户的问题在重启设备并等待5分钟后仍然存在,请通过输出{"IT support requested"}将他们连接到IT支持。||-|-||用户|我需要让我的互联网重新工作。|请注意,已指示模型发出特殊字符串以指示对话状态何时发生变化。这使我们能够将我们的系统变成一个状态机,其中状态决定注入哪些指令。通过跟踪状态,哪些指令与该状态相关,以及可选地允许从该状态进行哪些状态转换,我们可以为用户体验设置护栏,而这很难通过结构化程度较低的方法实现。

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java程序员怎么转型大模型算法工程师
以下是为 Java 程序员转型大模型算法工程师提供的一些建议: 1. 学习相关理论知识:了解大模型的基本原理,包括模型架构、预训练及微调、部署及推理等。 2. 掌握技术工具:熟悉 LLM 相关技术,如 Transformer、Prompt Tuning、RLHF、Langchain、Agent、MOE、RAG 等。 3. 提升编程能力:熟悉算法和数据结构,具备扎实的编程基础,尤其是 Python 开发。 4. 积累项目经验: 可以参考大圣的全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程,该教程手把手教您下载并部署 Llama3 模型,使用甄嬛数据集微调模型,并了解微调的意义和概念。但需注意,此教程不会讲解微调的技术性原理及文中用到的 Python 代码。 关注招聘信息,例如序智科技和中国移动设计院的招聘需求,了解大模型算法工程师的职责和要求,针对性地提升自己的能力。 5. 增强相关技能: 对至少 2 个框架具备源码级别的理解和优化能力,包括但不限于 Langchain、XAgent、ChatDev、DsPy、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT。 熟悉 GPT Function Calling 原理,熟练掌握 Prompt Engineering。 对预训练/微调(尤其是微调)熟练,熟练掌握 huggingface/deepspeed(或其他框架)。 对多模态大模型有一定了解,精通低代码平台会是加分项。 您可以根据自身情况,有针对性地进行学习和实践,逐步实现从 Java 程序员向大模型算法工程师的转型。
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2025-03-07
假如你是一名测试工程师,要写一个关于《AI智能体输入输出验证》专利申请书,申请书的内容包括以下几点: 1、发明名称(一种xxxxxxxx算法/架构/设计/外观等等等等) 2、发明背景技术 3、具体的技术方案描述 4、本发明的有益效果
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2025-03-04
用lua语言写一个a星算法
很抱歉,目前知识库中没有关于用 Lua 语言编写 A 星算法的相关内容。但我可以为您提供一个 A 星算法的基本框架和思路,您可以根据这个来尝试用 Lua 语言实现: A 星算法是一种在图形中寻找最短路径的常见算法。以下是其基本步骤: 1. 初始化 创建开放列表和关闭列表。 将起始节点添加到开放列表,并设置其 g 值(从起始节点到当前节点的实际代价)为 0,f 值(f = g + h,其中 h 是从当前节点到目标节点的估计代价)为 h 值。 2. 主循环 从开放列表中取出 f 值最小的节点作为当前节点。 将当前节点从开放列表移到关闭列表。 对于当前节点的所有相邻节点: 如果相邻节点在关闭列表中,跳过。 计算相邻节点的 g 值(通过当前节点的 g 值加上从当前节点到相邻节点的代价)。 如果相邻节点不在开放列表中,将其添加到开放列表,并设置其 g 值和 f 值。 如果相邻节点已经在开放列表中,且新计算的 g 值更小,更新其 g 值和 f 值。 3. 找到目标节点 当目标节点被添加到关闭列表时,算法结束。通过从目标节点回溯到起始节点,即可得到最短路径。 希望以上内容对您有所帮助,祝您成功实现用 Lua 语言编写 A 星算法。
2025-02-19
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
我是科研人员,有什么方法能构建自己专业领域的知识库吗?请给出详细的操作步骤,并说明需要什么样的软硬件设备?预算多少?
构建自己专业领域的知识库可以按照以下步骤进行: 步骤一:明确知识库的目标和范围 首先,确定您想要涵盖的专业领域的具体范围和知识库的主要目标,例如是为了内部研究使用、对外分享知识还是其他特定用途。 步骤二:收集和整理资料 收集相关的文献、研究报告、实验数据、案例等各种资料,并对其进行分类和整理。 步骤三:选择合适的技术架构 1. 考虑使用数据库管理系统,如 MySQL、Oracle 等。 2. 或者采用知识图谱技术来构建更直观的知识关系。 步骤四:确定软硬件设备 1. 硬件方面,需要一台性能较好的计算机,具备足够的内存和存储空间。预算大约在 5000 10000 元,具体取决于配置要求。 2. 软件方面,需要操作系统(如 Windows 或 Linux)、数据库管理软件、文本编辑工具等。 步骤五:设计知识库的结构 规划好知识的分类体系、标签系统和索引方式,以便于快速检索和查找。 步骤六:数据录入和维护 将整理好的资料录入到知识库中,并定期更新和维护,确保知识的准确性和时效性。 步骤七:测试和优化 在初步构建完成后,进行测试,检查检索功能是否正常,知识的展示是否清晰,并根据测试结果进行优化。 需要注意的是,实际的预算和设备需求可能会因具体情况而有所不同,您可以根据自己的需求和资源进行调整。
2025-02-06
列举常用的剪辑软件、硬件设备、技术支持和3d动画软件
常用的剪辑软件有 Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro、DaVinci Resolve 等。 常用的硬件设备包括高性能的计算机主机,具备强大处理能力的 CPU(如英特尔酷睿 i7 或 i9 系列)、大容量高速内存(16GB 及以上)、专业图形显卡(如 NVIDIA GeForce 系列)、大容量高速存储硬盘(如 SSD 固态硬盘),以及高分辨率和色彩准确的显示器。 常见的技术支持包括视频编码和解码技术(如 H.264、H.265 等)、特效插件(如 After Effects 插件)、色彩校正工具等。 常用的 3D 动画软件有 Maya、3ds Max、Blender 等。
2025-01-16
列举常用的剪辑软件、硬件设备以及技术支持,3d动画和ai视频生成
以下是关于剪辑软件、硬件设备、技术支持、3D 动画和 AI 视频生成的相关信息: AI 视频生成工具: Runway: 主要能力:文生视频(Text 2 Video)、Prompt+图像生成视频(Text+Image to Video)、无 Prompt 直接图片转视频(Image to Video)。 使用建议:Text to Video 时,优先使用右下角的“Free Preview”免费生成多组图片,然后从中选择一张进行视频生成以节约 credits。 近期更新:支持将 4s 的视频延长,每次延长需消耗 20 credits;9 月更新中,支持 110 级的 motion slider 调节,默认幅度为 5,同时支持水平、垂直、空间和旋转的运镜,并支持调节运动速度。 其他功能:提供 30 多项图片、视频处理能力,如 Inpainting 视频修复、Motion Tracking 视频主体跟随运动、Remove Any Background 删除视频元素/背景、3D Texture 生成 3D 纹理等。控制台上线了 Watch 模块,可查看官方精选的创意案例。推荐教程:ai 繪圖教學|Ai 动画:https://www.youtube.com/watch?v=Yj73NRmeSZM 由于您未明确提及剪辑软件、硬件设备和技术支持的具体需求,暂时无法为您详细列举。如果您能提供更具体的要求,我将为您提供更有针对性的信息。
2025-01-16
国内C端AI设备现状及市场容量
目前国内 C 端 AI 设备市场正处于快速发展阶段,但具体的现状和市场容量会受到多种因素的影响。 在现状方面,C 端 AI 设备的种类日益丰富,涵盖了智能音箱、智能手表、智能家居设备等多个领域。这些设备在功能上不断创新和优化,为用户提供更加智能化、便捷化的服务。 然而,关于市场容量的确切数据会因市场调研机构、统计时间和方法的不同而有所差异。一般来说,随着消费者对智能化生活需求的增长,C 端 AI 设备的市场容量呈现出逐步扩大的趋势。但要获取准确、详细和最新的市场容量数据,建议参考权威的市场研究报告和专业的行业分析。
2024-12-18
移动设备下,可集成到 iOS/anrdroid 的 app 中 的 tts 框架有哪些?
目前常见的可集成到 iOS 和 Android 移动设备 App 中的 TTS(TexttoSpeech,文本转语音)框架有以下几种: 1. Google TexttoSpeech:在 Android 平台上较为常用,提供了多种语言和声音选择。 2. Apple 的 Speech Synthesis:专为 iOS 开发,具有高质量的语音合成效果。 3. Microsoft Azure Cognitive Services Speech:支持多种平台,包括 iOS 和 Android,提供丰富的语音选项和功能。 但具体选择哪种框架,还需要根据您的应用需求、开发技术栈以及预算等因素来综合考虑。
2024-08-23
现在市面上有ai刷牙智能设备吗
目前市面上尚未有成熟的 AI 刷牙智能设备。AI 技术在口腔护理领域的应用仍处于相对初级的阶段,主要集中在口腔健康监测和数据分析等方面,还未广泛涉及刷牙设备的智能化控制。
2024-08-20