7 设备利用率 323 7.1 简介 323 7.2 现代挤压设备 323 7.2.1 挤压机 324 7.2.2 辅助设备 327 7.2.3 挤压工艺和参数优化 330 7.3 挤压机要求 331 7.3.1 可靠性 332 7.3.2 力学 332 7.3.3 液压 335 7.3 4 控制和监控 335 7.4 等温挤压 340 7.4.1 工艺优化 342 7.4.2 全面工艺优化所需的特性 343 7.4.3 工艺优化结果 345 7.5 专家系统 351 7.5.1 应用于挤压机的专家系统 353 7.5.2 典型系统描述 354 7.6 方面模具设计和修正 357 7.6.1 模具堆叠考虑因素 360 7.6.2 模具设计步骤 360 7.6.3 修改模具前要考虑的工艺因素 370 7.7 工具故障 374 7.7.1 特性 374 7.7.2 预防措施 374 7.8 废料损失 375 7.8.1 挤压损失 376
• 标记:标记可以是单词或单词的一部分。它是 LLM 处理的最小文本单位。• 单词:构成我们在语言中理解的单词的字符集合。• LLMS 使用标记,而不是单词。将生成式 AI 视为“预测下一个单词”并不是理解正在发生的事情的准确方法,并且可能会导致混淆。生成式 AI 工具不会以任何人类的方式“理解”它们给您的答案。关键点:LLM 基于标记来计数和处理输入,这意味着它们解释和生成文本的能力受到标记限制,从而影响其输出的长度和细节。当问题在模型中运行时,它们本质上会为您提供最可能或“最适合”的答案,并带有一些随机因素、护栏和其他调整。AI 专家 Emily Bender 将这些工具称为“合成文本挤压机”,我发现这是一个有用的类比。温度 AI 模型中的温度设置会影响其响应的随机性。较低的温度会产生更可预测和保守的输出,而较高的温度则会激发创造力,产生更加多样化、有时甚至出乎意料的结果。对于法律应用而言,适中的温度通常会在可靠性和有见地的响应之间取得平衡。温度的效用有限,最好使用提示来实现您想要的结果。提示提示是精心设计输入以让 AI 生成所需输出的艺术。有效的提示清晰、具体,并提供指导 AI 生成相关和准确信息的背景。在法律工作中,提示的范围可以从要求提供判例法摘要到起草特定的法律论据。