
目前,通用人工智能模型功能强大,但很难深入理解光学等硬技术领域,需要丰富的经验和精确的计算。上海交通大学“光学未来”项目团队潜心研发,打造了这一“原生光学”专业模式。我们不是简单地转换通用模型,而是从光学专用数据中“成长”,系统地学习光通信、光学设计等领域的设计基础知识和逻辑。
1月25日,上海交通大学宣布“Optics GPT”,光学领域大型垂直模型。上海交通大学供图
通俗地说,如果说像Chat GPT这样的典型大型模型是“专家通才”,那么Optics GPT就是“高级专家”。它专注于对特定领域所有知识的深度学习,让您更有信心地回答该领域更专业、更具体的问题。这就像训练一名光学博士生成为该领域的人工智能专家一样。
为了客观评价Optics GPT光学专业能力的实际水平,团队打造了一套光学领域的专业测评,涵盖光物理、光子量子、光学设计、非线性光学、光计算和通信六大方向,并对Optics GPT与几种常规通用大模型和开源大模型进行了系统的对比测试。评估结果表明Optics GPT达到了各核心维度均取得优异成绩,充分验证了其在光学垂直领域的专业深度和工程认知能力。这表明一条新的技术路径已经得到验证。通过专门化、结构化的训练,小模型在垂直领域可以超越大型通用模型。
作为一款完全自主研发的国产机型,Optics GPT 具有四个鲜明的技术特点。首先,其实现轻量化,模型规模达到参数级别8B,支持边沿高效部署,大大降低了光行业的应用门槛。其二是通过系统化、结构化地灌输光学领域的知识,形成深厚的“光学素养”和精确的物理直觉,从而获得更高的意识。第三,它是一个功能强大的应用程序,在算法生成、系统诊断、仿真设计、分析等核心场景中综合性能良好。d 实验支持。四是完全可控,从数据构建、模型训练到部署运行全流程自主可控,有效保障产业安全和数据隐私。
在应用前景方面,光学GPT全面提升教育、科研、工业三大领域。在教育教学中,可以将抽象的光学理论、复杂的公式转化为直观的视觉演示和问答互动环节,自动生成丰富的教学案例和虚拟实验,改造传统教育模式,克服设备和场地的限制,提供高质量的光学人才培养。提供智能基础设施。在科学研究中,该模型可以作为全天候智能研究助手,帮助研究人员快速整理文献、激发创新思路、完成复杂的模拟计算,如坚持实验方案设计,加快科学研究从理论到验证的进程。在工业设计领域,以高端家用设备领域为例,将提升设备的使用体验,大幅提升高端设备的智能化水平。
校方表示,GPT Optics的推出是上海交通大学“AI for Science”战略的重大落实。该模式的推出,将有效促进我国光学行业设计、研发、制造和智能运维服务的全面提升,为我国光学等硬技术领域自主研发、智能化发展提供新的基础设施和创新工具。 (完)
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