1。简介人工智能动态领域（AI）的最新进展使生成大语言模型（LLMS）成为推进工程设计（ED）过程的关键要素。语言模型是概率模型，可通过算法促进自然语言处理。llms中的“大”一词表示培训中涉及的大量参数，而“生成”表示其产生文本的能力。这些模型，尤其是文本生成，已经找到了许多应用程序，从设计思想生成到增强设计团队的沟通。这些系统影响了广泛的人类活动，其用户群已经飞涨，截至2023年1月，其用户群超过了1亿个（Huang等，2023年）。由Openai开发的Chatgpt体现了生成LLM的兴起。对ED领域的生成模型进行了广泛的研究，重点是生成和参数技术，以增强自1990年代以来的设计过程。不幸的是，只有少数作品专注于文本生成，更少的作品在使用LLMS上。由于工程设计领域是知识密集型的，其许多知识都封装在文本中，因此在文献中占据了差距。研究需要在生成LLM的潜在用途与设计过程的特定需求和阶段以及ED中潜在的实际应用之间建立直接联系。此外，研究这些模型及其用户互动的行为带来了挑战。由于巨大的尺寸（例如Chatgpt的1750亿参数），他们的“黑匣子”性质在可解释的人工智能的领域中提出了问题。此外，模型的专有性提示和响应限制了对LLM行为的全面理解。考虑到这些差距和LLM的具有挑战性的特征，本文旨在定量观察生成LLM如何改变ED过程。我们使用对