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IT之家 8 月 11 日消息,微软亚洲研究院日前提出了一种使用 GPT-4 模型来控制工业场景的空气调节系统 (HVAC) 的方法,据称“该方法仅需少量示例样本,就能在成本和效率上优于传统工控系统”。
▲ 图源 微软亚洲研究院发布的相关论文
微软表示,对于工业场景,传统的工控软件在处理异构任务、样本低效以及适应新场景等方面需要大量时间及预算成本,而使用预训练的大模型控制相关工控设备,可以保证在高准确度的情况下,降低相关部署成本。
据悉,微软使用 GPT-4 模型,并创造了一个虚拟空调系统环境进行实验,开发了一种可将基础模型用于工业控制但“无需过多训练”的方法,最终得到了“积极的结果”。
微软同时表示, 该研究的目标是探索直接使用预训练 大模型进行工业控制任务的潜力,以及设计解决“技术债务”较低的工业控制任务的方法,从而逐步取代容错率较高的工业环境 。
目前相关研究成果已经在 ArXiv 上发布,感兴趣的IT之家小伙伴们可以进行相关了解。
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