In dieser Studie untersuchen die Autoren die Fähigkeiten führender großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4, Claude 3 Opus und Gemini 1.0 Ultra beim Lösen von Regelungstechnik-Problemen auf Hochschulniveau. Sie führen dazu einen neuen Benchmark-Datensatz namens ControlBench ein, der eine Vielzahl von Themen aus der klassischen Regelungstechnik abdeckt.
Die Autoren präsentieren eine umfassende Bewertung der Leistung dieser LLMs durch ein Panel von Experten. Die Ergebnisse zeigen, dass Claude 3 Opus der derzeitige Spitzenreiter unter den getesteten Modellen ist und deutlich bessere Ergebnisse erzielt als GPT-4 und Gemini 1.0 Ultra. Claude 3 Opus überzeugt insbesondere bei Problemen, die mathematische Theorie und Entwurfsmethoden der Regelungstechnik erfordern.
Darüber hinaus analysieren die Autoren die Stärken und Schwächen der einzelnen Modelle, einschließlich ihrer Fähigkeiten zur Selbstkorrektur. Sie identifizieren auch Bereiche, in denen alle drei LLMs Schwierigkeiten haben, wie z.B. bei der Verarbeitung von visuellen Elementen wie Bode-Diagrammen. Insgesamt zeigt die Studie das große Potenzial von LLMs in der Regelungstechnik und ebnet den Weg für zukünftige Forschung in diesem Bereich.
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by Darioush Kev... at arxiv.org 04-05-2024
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