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| GPT 驱动的新能源车故障诊断与解决方案生成研究 | |
| 作者姓名： | 罗 锋 |
| 作者单位： | 江西五十铃汽车有限公司 产品开发技术中心 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 新能源汽车 故障诊断 解决方案生成 GPT 自然语言处理, |
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