DeepSeek 引发的思考:大模型在 PLM 领域的机遇与挑战

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在科技的浪潮中,DeepSeek 大模型犹如一颗耀眼的新星,引发了广泛的关注和深刻的思考。它在自然语言处理方面展现出的卓越能力,不仅为通用领域带来了新的变革,也为产品生命周期管理(PLM)领域注入了新的活力,但同时也带来了一系列需要我们深入思考的问题。

一、大模型在自然语言处理上的突破与价值

DeepSeek 在诗词创作等方面的出色表现,充分证明了其在词汇量、知识储备以及文字推理组织能力上的深厚底蕴。只要给出恰当的提示词,它就能创作出符合诗词格律且意境优美的作品,远超普通的写作水平。这一成果不仅仅是技术上的胜利,更意味着在自然语言的理解和内涵推理方面,大模型已经达到了一个相当高的水平。

这种突破在人机交互领域产生了巨大的影响。大量公司纷纷宣称将自己的大模型或语音助手与 DeepSeek 深度融合,这股风潮也吹进了 PLM 领域。通过这种融合,PLM 系统的人机交互得到了显著改善,用户可以使用自然语言与系统进行交互,大大提高了系统应用的效率和效果。例如,在理解用户的设计和分析意图上,大模型能够精准把握;在智能检索推荐方面,它可以像知识图谱一样为用户提供更精准的信息。

二、PLM 与大模型融合的现状与重点

现阶段,大模型与 PLM 的结合主要体现在人机的自然交互上。可以将其看作是为 PLM 系统披上了一层大模型的外壳,大模型负责解析自然语言和推理用户意图,并将其转换为 PLM 系统自身的操作执行指令。具体来说,当前的融合重点主要有两个方面。

一方面是本地化或专业化知识训练。PLM 涉及到产品从概念设计到报废的整个生命周期,具有大量特定的行业知识和专业要求,大模型需要通过针对性的训练来掌握这些知识,以便更好地为 PLM 服务。另一方面是对大模型分析结果参数化的获取及与现有 PLM 系统执行的集成。这就像是建立了一个映射关系,将大模

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