Minęło około 3 lat od wydania Chatgpt w 2022 roku. Gdy platforma otworzyła się na dostęp publiczny, każda branża zaczęła patrzeć na wykorzystanie systemów opartych na sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności, w tym inżynierii elektronicznej. Ten obciążony umiejętnościami i ciężkimi wiedzą obszar inżynierii wymaga obszernej syntezy wiedzy i praktycznego doświadczenia, więc można się zastanawiać, gdzie system generatywny, taki jak Chatgpt, może zmieścić się w tej dziedzinie.
Niestety, bez odrobiny szybkiej inżynierii i dążenia do wyjaśnienia w nadmiernej generalizowanej odpowiedzi, generatywne modele AI, takie jak ChatGPT, dają nadmierne generalizowane lub niewłaściwe wyniki. Problem z dokładnością z wysoce technicznymi informacjami generowanymi z systemu ogólnego, takiego jak Chatgpt, jest dobrze znany. Chociaż wyniki nie są idealne, istnieją proste rzeczy, które użytkownik może zrobić, aby zmusić Chatgpt, aby dać bardziej użyteczne wyniki w wysoce określonych zadaniach.
Co możesz zaprojektować z Chatgpt?
Zanim spojrzał na to, co możesz stworzyć z ChatGPT, ważne jest, aby wiedzieć, co może zrobić Chatgpt. Kiedy system został pierwotnie otwarty dla publiczności, możliwe było dostosowanie niestandardowych modeli i prowadzenie rozmów z Chatgpt. Oznaczało to, że wyniki, które byłeś w stanie wyciągnąć z Chatgpt, były mocno zależne od szybkiej inżynierii. Innymi słowy, musisz podać następujące informacje:
1. Warunkowo podaj informację, że szukasz i czego nie szukasz
2. STATE, co powinien i nie powinien robić (bardziej szczegółowe jest lepsze)
3. STATE, w jaki sposób należy sformatować odpowiedź (długość słowa, tabele, listy pocisków)
4. Stań ton odpowiedzi (profesjonalny, nieformalny, zaawansowany kontra uproszczony)
Prowadzi to do wielu bardzo przydatnych generowania wiedzy, ale wyniki były wiecznie oparte na wiedzy opóźnionej o około jeden do dwóch lat.
Nowe możliwości w systemie pozwalają teraz użytkownikom uzyskać znacznie bardziej wyspecjalizowane dane i informacje. Standardowy model działający w tle prawdopodobnie zawiera potrzebne informacje, ale jest zatłoczony hałasem na podstawie informacji ogólnych, które mogą nie udzielić przydatnych porad dla zapytania inżynieryjnego. Najnowsze możliwości w CHATGPT są dostarczane przez Bing, a także wtyczki stron trzecich:
1. Możliwości wyszukiwania i przeglądania Web
2. Czytanie określonych adresów URL podanych w szybkim
3. Czytanie plików PDF
4. Reading transkryptów z filmów
5. Informacje na temat publikacji naukowych
6. Kod interpretacji i znajdowania błędów
Teraz, gdy wiemy, co mogą zrobić te systemy i jak zaprojektować podpowiedzi, oto kilka zadań inżynieryjnych, które możesz wykonać z Chatgpt i zintegrowanymi wtyczkami stron trzecich.
Standardy branżowe
Jednym zestawem danych, które zmieniają się powoli i prawdopodobnie są nadal zakodowane w zestawie danych Chatgpt, są standardy branżowe. Chociaż dokładny tekst w standardach branżowych jest zablokowany za wypłatą, tak wiele zostało napisanych o tych standardach, że Chatgpt może zapewnić dość dokładną listę standardów związanych z testowaniem ESD dla produktów komercyjnych; oraz lista i krótki opis procedur testowych zastosowanych do określenia stałej dielektrycznej linii przesyłowych na aPCB.
Uczenie się z arkuszy danych i notatek z aplikacji
Teraz, gdy chatgpt może być używany do wyszukiwania sieci, w tym określonych linków do plików PDF znalezionych online, można go używać do uzyskania danych z arkuszy danych i notatek z aplikacji. Zamiast mieć nadzieję, że ChatGPT generuje dane z konkretnej notatki aplikacji lub arkusza danych, możesz podać z niej specyficzne adresy URL i zapytania. Niektóre proste podpowiedzi obejmują:
Podaj opis głównych funkcji i funkcji komponentu
Oblicz zakres wartości kondensatorów wymaganych na styku x na komponencie
W przypadku tej aplikacji specyficzność naprawdę ma znaczenie. Może być konieczne określenie znacznie więcej niż adres URL i MPN; Użyj funkcji komponentów, specyfikacji i numerów stron w ramach wiersza, aby uczynić Twoje żądanie bardziej szczegółowe.
Podstawowe obliczenia
Większość zadań inżynieryjnych wymaga podstawowych formuł i obliczeń. Obliczenia te mogą być otaczające projektowanie obwodu, wybór komponentów lub konstrukcja PCB. Niektóre przykłady obejmują:
Mam niestandardowy transformator do konwertera Flyback. Oblicz pierwotną indukcyjność cewki, stosunek skrętu i napięcie wyjściowe/prąd, jeśli moim wejściem jest napięcie sieciowe.
Regulator przełączający ma całkowitą indukcyjność 10 UH i wykazuje znaczne dzwonienie o amplitudzie 300 mV. Jeśli moje przełączniki są
Jest to najlepiej wykorzystane i weryfikowane, gdy projektant ma już pewne doświadczenie w terenie, w którym obowiązują obliczenia, ale nie mają zapamiętania formuł. Zastosowane podstawowe obliczenia są zazwyczaj dobrze znane, ale istnieje możliwość, że Chatgpt nie używa poprawnie formuł. Na przykład może pominąć wykładnik lub zastosować niewłaściwą formułę. Twoim zadaniem jest weryfikacje wyników i możliwość wykrycia, gdy formuła może wyglądać nieprawidłowo.
Generowanie kodu dla systemów osadzonych
Pisanie i badanie kodu nie jest nowe w przypadku Chatgpt, ale wyzwaniem w systemach osadzonych jest to, że są one silnie specyficzne dla składni. Teraz, dzięki możliwości wyszukiwania Internetu i czytania plików PDF, możliwe jest wygenerowanie kodu specyficznego dla procesora ze standardowych języków z odpowiednim zestawem monitów. Jest to kolejny obszar, w którym specyficzność ma znaczenie, a twoje podpowiedzi powinny zazwyczaj zawierać następujące czynności:
Podać język, w którym chciałbyś być kod
Żądanie, aby wygenerowany kod zawiera wszystkie zależności jako import
Kod żądania należy generować na zasadzie funkcji
Podać określone typy danych, które będą używane jako wejścia i wyjścia
Jeśli dane wyjściowe są alfanumeryczne, pamiętaj, aby określić odpowiednie formatowanie/kodowanie
Podaj linki do dowolnych bibliotek, arkuszy danych, przewodników kodowych/
Generowanie kodu czasami wymaga szeregu monitów, w których użytkownik żąda dostosowania do kodu lub podaje opinie do modelu na temat błędów. Generowanie kodu wymaga również, aby użytkownik skompilował wyniki w aplikacji, więc musisz mieć wiedzę programistyczną i nie powinieneś oczekiwać, że Chatgpt wypluje gotową do użycia bazę kodu.
Co z innymi platformami opartymi na GPT?
Chatgpt pozostaje niezwykle popularny wśród prostej opcji subskrypcji, która umożliwia dostęp do wszystkich możliwości pokazanych powyżej. Ponadto istnieją modele i platformy stron trzecich, które opierają się na Chatgpt za pośrednictwem interfejsu API, co daje dodatkowe możliwości generatywnej sztucznej inteligencji. Podczas gdy Chatgpt i te powiązane platformy nie mogą ukończyć twoich projektów, systemy te mogą zapewnić dodatkowe możliwości, które mogą stać się częścią twojego przepływu pracy inżynierii.
Pamiętaj tylko, że wszystkie te alternatywne platformy w dużej mierze polegają na szybkiej inżynierii. Jeśli nie usytuujesz prawidłowego podpowiedzi, nie zdziw się, gdy wyniki są nadmiernie generalizowane lub niedokładne. Ponieważ platformy AI zyskują większą zdolność do komunikowania się z innymi systemami cyfrowymi i wykonywania interaktywnych zadań, nadal koncentrują się na szybkiej inżynierii jako sposobu na zapewnienie najlepszych wyników przy minimalnym dostosowaniu i nadzorze.