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浙江大学制冷与低温研究所:大型语言模型在制冷空调系统运维应用研究报告(38页).pdf

上传人: AG 编号:608881 2024-09-01 38页 3.97MB

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本文主要研究了大型语言模型(LLM)在暖通空调(HVAC)领域的知识掌握和技能应用。主要内容包括: 1. 评估了12种开源/闭源大模型在暖通领域的知识储备、分析能力和应用能力,发现GPT-4和GPT-3.5在知识储备和分析能力上表现较好。 2. 利用ASHRAE CHD考试对大模型进行测试,结果显示GPT-4和GPT-3.5是唯二通过考试的大模型,其中GPT-4的分数在74-78分之间,始终高于及格分数;GPT-3.5通过了两次考试,其分数在66-70分之间。 3. 基于GPT-4进行了建筑能源负荷预测的初步尝试,结果表明GPT-4能够自动的通过编写程序实现数据预处理到模型解释的负荷预测全部过程。 4. 利用ASHRAE RP-1312的数据,对GPT-4的故障诊断能力进行了评价,结果显示当提供正常数据和疑似故障列表时,GPT-4的诊断准确率和推理的正确率有所提高。 5. 展望未来,类GPT技术将加速引领进入智能化时代,对暖通空调及传统工科领域的发展产生深远影响。
大模型在暖通领域有哪些应用潜力? 如何评估大模型在暖通领域的知识水平? 大模型能否助力暖通领域实现智能化发展?
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