GPT 驱动的新能源车故障诊断与解决方案生成研究

随着我国新能源汽车普及率的逐年提高,其故障率也呈上升趋势,为了确保新能源汽 车的安全可靠运行,文章旨在探索一种故障信息快速准确诊断和解决的方法。采用基于生成 式预训练 Transformer 模型（GPT）的自然语言处理方法,通过充分利用其强大的语言模型, 实现了从故障信息到解决方案的端到端自动化处理流程。实验过程中,构建了两个丰富的语 料库,分别从用户自然语言描述和科技论文中提取相关信息,以充分支持模型的训练和测试 需求。基于 GPT 的预训练模型,对模型进行了微调操作,以提升其适应性和性能水平。为了 客观全面地评估模型的生成效果,采用 BLEU 和 ROUGE 两种评估指标。同时,对生成的解 决方案进行了主观和详细地分析,以展示模型的优势和实际效果。根据实验结果分析,所提 出的模型在生成解决方案时表现出更高水平的语义一致性、完整性和准确性,相较于对比模 型具有显著优势。