Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im Jahr 2022 ist es ungefähr ein 3-jähriges Bestehen. Als sich die Plattform für den öffentlichen Zugang eröffnet hat, begann jede Branche mit der Verwendung von Systemen auf KI-basierte Systeme zur Steigerung der Produktivität, einschließlich der Elektronik-Engineering. Dieser Fähigkeitsbereich und wissensrangiger Bereich des Ingenieurwesens erfordert umfangreiche Wissensynthese und praktische Erfahrungen, sodass man sich fragen könnte, wo ein generatives System wie Chatgpt in dieses Gebiet passen kann.
Leider werden generative KI -Modelle wie ChatGPT ohne ein wenig sofortiges Engineering und zur Klärung bei übergeneralisierten Antworten übergeneralisierte oder falsche Ergebnisse liefern. Das Genauigkeitsproblem mit hochtechnischen Informationen, die von einem Generalist-System wie ChatGPT generiert werden, ist bekannt. Obwohl die Ergebnisse nicht perfekt sind, gibt es einfache Dinge, die ein Benutzer tun kann, um Chatgpt zu erzwingen, um nützlichere Ergebnisse bei hochspezifischen Aufgaben zu erzielen.
Was können Sie mit ChatGPT konstruieren?
Bevor Sie sich ansehen, was Sie mit ChatGPT erstellen können, ist es wichtig zu wissen, was ChatGPT tun kann. Als das System ursprünglich für die Öffentlichkeit zugänglich war, war es möglich, benutzerdefinierte Modelle zu optimieren und Gespräche mit ChatGPT durchzuführen. Das bedeutete, dass die Ergebnisse, die Sie aus Chatgpt ziehen konnten, stark von der schnellen Technik abhängig waren. Mit anderen Worten, Sie müssten die folgenden Informationen bereitstellen:
1. Geben Sie an, welche Informationen Sie suchen und was Sie nicht suchen
2.State, was das System tun sollte und was nicht (genauerer ist besser)
3.State, wie die Antwort formatiert werden sollte (Wortlänge, Tabellen, Kugellisten)
4. State den Ton der Antwort (professionell, informell, fortgeschritten gegen simpel)
Dies führt zu einer Menge sehr nützlicher Wissensgenerierung, aber die Ergebnisse basierten ständig auf dem Wissen, das sich um ungefähr ein bis zwei Jahre verzögerte.
Mit neuen Funktionen im System können Benutzer nun viel spezialisiertere Daten und Informationen erhalten. Das Standardmodell, das im Hintergrund ausgeführt wird, enthält wahrscheinlich die Informationen, die Sie benötigen, aber es ist mit Lärm von allgemeinistischen Informationen überfüllt, die möglicherweise keine umsetzbaren Ratschläge für eine technische Abfrage geben. Die neuesten Funktionen in ChatGPT werden von Bing sowie Plugins von Drittanbietern bereitgestellt:
1.Web -Such- und Browserfunktionen
2. Lesen Sie bestimmte URLs, die in einer Eingabeaufforderung bereitgestellt werden
3. Lesen Sie PDF -Dateien
4. Lesen Sie Transkripte aus Videos
5. Erfahren Sie Informationen aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen
6. Code -Interpretation und Fehlerfindung
Nachdem wir nun wissen, was diese Systeme tun können und wie Sie Eingabeaufforderungen konstruieren können, finden Sie hier einige technische Aufgaben, die Sie mit ChatGPT und den integrierten Drittanbieter -Plugins ausführen können.
Branchenstandards
Ein Datensatz, der sich langsam ändert und wahrscheinlich noch im Datensatz von ChatGPT codiert ist, sind Branchenstandards. Während der genaue Text in Branchenstandards hinter einer Paywall gesperrt ist, wurde so viel über diese Standards geschrieben, dass ChatGPT eine einigermaßen genaue Liste der Standards für ESD -Tests für kommerzielle Produkte bereitstellen kann. und eine Liste und eine kurze Beschreibung der Testverfahren zur Bestimmung der Dielektrizitätskonstante der Übertragungsleitungen auf aPLATINE.
Aus Datenblättern und App -Notizen lernen
Nachdem ChatGPT zum Durchsuchen des Webs verwendet werden kann, einschließlich spezifischer Links zu Online -PDFs, kann es verwendet werden, um Daten aus Datenblättern und App -Notizen zu erhalten. Anstatt zu hoffen, dass ChatGPT Daten aus Ihrem spezifischen App -Hinweis oder Datenblatt generiert, können Sie den systemspezifischen URLs und Abfragen von Kenntnissen davon geben. Einige einfache Eingabeaufforderungen umfassen:
Geben Sie eine Beschreibung der Hauptfunktionen und Merkmale der Komponenten an
Berechnen Sie den Bereich der auf Pin X an der Komponente erforderlichen Kondensatorwerte
Für diese Anwendung ist die Spezifität wirklich wichtig. Möglicherweise müssen Sie viel mehr angeben als die URL und MPN. Verwenden Sie Komponentenfunktionen, Spezifikationen und Seitenzahlen als Teil der Eingabeaufforderung, um Ihre Anfrage genauer zu gestalten.
Grundlegende Berechnungen
Die meisten technischen Aufgaben erfordern einige grundlegende Formeln und Berechnungen. Diese Berechnungen könnten Umgebungsschaltungsdesign, Komponentenauswahl oder PCB -Design sein. Einige Beispiele sind:
Ich habe einen benutzerdefinierten Transformator für einen Flyback -Konverter. Berechnen Sie die primäre Spuleninduktivität, das Kurvenverhältnis und die Ausgangsspannung/den Strom, wenn mein Eingang die Netzspannung ist.
Ein Schaltregler hat eine Gesamtinduktivität von 10 UH und weist ein signifikantes Klingeln mit einer Amplitude von 300 mV auf. Wenn meine Switcher sind
Dies wird am besten verwendet und verifiziert, wenn der Designer bereits über einige Erfahrung in dem Bereich verfügt, in dem die Berechnungen gelten, die Formeln jedoch nicht auswendig gelernt haben. Die verwendeten grundlegenden Berechnungen sind typischerweise bekannt, aber es besteht die Möglichkeit, dass ChatGPT die Formeln nicht richtig verwendet. Zum Beispiel kann es einen Exponenten auslassen oder die falsche Formel versehentlich anwenden. Es ist Ihre Aufgabe, die Ergebnisse zu überprüfen und zu erkennen, wenn eine Formel falsch aussieht.
Codegenerierung für eingebettete Systeme
Das Schreiben und Untersuchungscode ist für ChatGPT nicht neu, aber die Herausforderung mit eingebetteten Systemen besteht darin, dass sie stark syntaxspezifisch sind. Mit der Möglichkeit, das Internet zu durchsuchen und PDFs zu lesen, ist es möglich, prozessorspezifischen Code aus Standardsprachen mit den richtigen Eingabeaufforderungen zu generieren. Dies ist ein weiterer Bereich, in dem die Spezifität in hohem Maße wichtig ist und Ihre Eingabeaufforderungen in der Regel Folgendes enthalten sollten:
Geben Sie die Sprache an, in der sich der Code befindet
Fordern Sie an, dass der generierte Code alle Abhängigkeiten als Importe enthält
Der Anforderungscode wird nach Funktionsbasis generiert
Geben Sie die spezifischen Datentypen an, die als Eingaben und Ausgänge verwendet werden
Wenn die Ausgabedaten alphanumerisch sind, stellen Sie sicher, dass die relevante Formatierung/Codierung angeben
Geben Sie Links zu Bibliotheken, Datenblättern, Code/Bringup -Führern an
Die Codegenerierung erfordert manchmal eine Reihe von Eingabeaufforderungen, bei denen der Benutzer Änderungen an dem Code anfordert oder Feedback zum Modell zu Fehlern gibt. Die Codegenerierung erfordert außerdem, dass der Benutzer die Ergebnisse in eine Anwendung kompilieren kann, sodass Sie Programmierkenntnisse haben müssen, und Sie sollten nicht erwarten, dass ChatGPT eine Codebasis ausspucken kann.
Was ist mit anderen GPT-basierten Plattformen?
ChatGPT bleibt bei einer einfachen Abonnementoption enorm beliebt, die den Zugriff auf alle oben gezeigten Funktionen ermöglicht. Darüber hinaus gibt es Modelle und Plattformen von Drittanbietern, die über eine API auf ChatGPT aufbauen, was zusätzliche Funktionen für generative KI bietet. Während ChatGPT und diese verwandten Plattformen Ihre Designs nicht für Sie abschließen können, können diese Systeme zusätzliche Funktionen bieten, die Teil Ihres technischen Workflows werden können.
Denken Sie daran, all diese alternativen Plattformen stützen sich stark auf schnelles Engineering. Wenn Sie die Eingabeaufforderung nicht richtig konstruieren, wundern Sie sich nicht, wenn die Ergebnisse übergeneralisiert oder ungenau sind. Wenn KI -Plattformen mehr in der Lage sind, mit anderen digitalen Systemen zu kommunizieren und interaktive Aufgaben auszuführen, konzentrieren Sie sich weiterhin auf das schnelle Engineering, um sicherzustellen, dass Sie die besten Ergebnisse mit minimaler Optimierung und Überwachung erzielen.