大語言模型部署
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-05
大語言模型部署的實(shí)例教程
3.4
融合大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺應(yīng)用場景
融合大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能仿真平臺應(yīng)用場景，除了常規(guī)的基于仿真平臺的仿真工作以外，基于大語言模型LLM+機(jī)器學(xué)習(xí)ML的賦能，擴(kuò)展應(yīng)用場景如下：
圖 3 融合大語言模型的智能仿真平臺擴(kuò)展應(yīng)用場景
基于上述架構(gòu)的進(jìn)行了SimManager+DeepSeek+Odyssee的本地化集成部署。采用DeepSeek開源的大語言模型,并在本地部署文字向量化數(shù)據(jù)庫，將本地（用戶生產(chǎn)環(huán)境則對應(yīng)SDM數(shù)據(jù)庫）的仿真知識，進(jìn)行向量化存入本地向量數(shù)據(jù)庫，作為在仿真專業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行更精確回答的基礎(chǔ)。
因原始的大語言模型未涵蓋本地知識，在構(gòu)建本地向量數(shù)據(jù)庫前，針對相關(guān)問題不能給出準(zhǔn)確的回答。在將相關(guān)數(shù)據(jù)和文檔上傳SimManager平臺，同時進(jìn)行向量化。當(dāng)用戶提問時，系統(tǒng)自動將帶有提示詞的上下文信息提供給大語言模型，能夠給出準(zhǔn)確的回答。如下圖：
圖 4 基于DeepSeek本地知識庫的仿真平臺問答場景（1）
圖 5 基于DeepSeek本地知識庫的仿真平臺問答場景（2）
04
應(yīng)用成效與價值提升
通過應(yīng)用實(shí)踐，融合大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺，能夠進(jìn)一步擴(kuò)展仿真平臺的使用場景，協(xié)助仿真人員實(shí)現(xiàn)仿真知識快速反饋、仿真數(shù)據(jù)挖掘和重用、協(xié)助文檔生成、專家經(jīng)驗(yàn)重用等，如下所示：
圖5 融合大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺
展開 3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應(yīng)用」，將介紹GenAI技術(shù)和傳統(tǒng)Lint流程相結(jié)合的新技術(shù)--VC SpyGlass Lint Advisor。該技術(shù)不僅能理解Lint報(bào)錯的原因并提供精準(zhǔn)的代碼修復(fù)建議，還能通過自然語言描述來滿足定制化Lint檢查的需求；另外它還能通過自然語言描述直接生成期望的waiver來過濾掉不期望看到的違例。采用該技術(shù)能加快 Lint違例的修復(fù)和收斂的效率，從而極大解放開發(fā)者的生產(chǎn)力。
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(轉(zhuǎn)載自繁體版ACMT電子技術(shù)月刊No.092)
什么是大語言模型(LLM)？
大語言模型(Large Language Model, LLM)是人工智能領(lǐng)域中一種基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，它通過處理大量的文本資料來理解、生成和翻譯自然語言。這些模型以龐大的參數(shù)規(guī)模為特點(diǎn)，并利用了現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，尤其是變換器(Transformer)架構(gòu)，使得它們在自然語言處理(NLP)任務(wù)中表現(xiàn)出色。
大語言模型通常由數(shù)十億甚至上千億個參數(shù)構(gòu)成。這些參數(shù)是在大量的文本資料上訓(xùn)練得到的，通過深度學(xué)習(xí)算法來優(yōu)化。訓(xùn)練一個大語言模型需要巨大的計(jì)算資源，通常使用數(shù)百個GPU或TPU并行處理，以處理海量的資料集。
圖1：大家看到LLM提供的問答服務(wù)只是冰山的一角，其背后隱含著大量的文字?jǐn)?shù)據(jù)資料
常見的LLM應(yīng)用方式
ChatGPT就是一種LLM，相信大家都有接觸過，只要在聊天框中輸入問題或請求，例如撰寫文章、翻譯文本或生成程序碼，等待幾秒鐘，ChatGPT將自動生成文字。如果需要進(jìn)一步調(diào)整輸出，可以繼續(xù)與其互動，輸入更具體的指令或要求。大語言模型的應(yīng)用范圍非常廣泛。它們在各種自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，常見的應(yīng)用包括：
? 自然語言生成
LLM能夠生成流暢且連貫的文本，常用于自動化內(nèi)容生成、寫作輔助和對話系統(tǒng)。
? 機(jī)器翻譯
通過理解多種語言之間的復(fù)雜關(guān)系，LLM可以進(jìn)行高質(zhì)量的語言翻譯。
? 文本摘要
LLM能夠自動從長文檔中提取關(guān)鍵內(nèi)容，生成簡短的摘要。
? 對話系統(tǒng)
基于LLM的聊天機(jī)器人能夠與人類進(jìn)行自然的對話，并且能夠理解上下文進(jìn)行合理的回復(fù)。
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3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應(yīng)用」，將介紹GenAI技術(shù)和傳統(tǒng)Lint流程相結(jié)合的新技術(shù)--VC SpyGlass Lint Advisor。該技術(shù)不僅能理解Lint報(bào)錯的原因并提供精準(zhǔn)的代碼修復(fù)建議，還能通過自然語言描述來滿足定制化Lint檢查的需求；另外它還能通過自然語言描述直接生成期望的waiver
01
技術(shù)背景與行業(yè)挑戰(zhàn)
隨著國內(nèi)企業(yè)的快速發(fā)展和競爭日趨激烈，越來越多的制造企業(yè)和研究院所，利用CAE仿真技術(shù)推動產(chǎn)品研發(fā)與制造。基于CAE的仿真技術(shù)和應(yīng)用已成為保障產(chǎn)品質(zhì)量、縮短研發(fā)周期的有力手段。
隨著CAE仿真技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用，仿真數(shù)據(jù)越來越多、仿真流程越來越復(fù)雜。一些企業(yè)的仿真數(shù)據(jù)每年以十幾TB甚至幾十TB的速度增長。在持續(xù)的工作中，積累了大量的仿真數(shù)據(jù)和知識。如何對仿真數(shù)據(jù)和流程進(jìn)行有效管理
科盛科技 / 簡錦昌 副總經(jīng)理
(轉(zhuǎn)載自繁體版ACMT電子技術(shù)月刊No.092)
什么是大語言模型(LLM)？
大語言模型(Large Language Model, LLM)是人工智能領(lǐng)域中一種基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，它通過處理大量的文本資料來理解、生成和翻譯自然語言。這些模型以龐大的參數(shù)規(guī)模為特點(diǎn)，并利用了現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，尤其是變換器(Transformer
