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航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
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原文中文，约3200字，阅读约需8分钟。
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内容提要
ITFormer是一种新型的时序-语言桥接架构，旨在提升航空发动机监控中的数据分析能力。通过构建EngineMT-QA数据集，ITFormer实现了时序数据与大语言模型的高效融合，显著增强了推理能力和决策支持，推动了工业数据分析的进步。
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关键要点
- ITFormer是一种新型的时序-语言桥接架构，旨在提升航空发动机监控中的数据分析能力。
- ITFormer通过构建EngineMT-QA数据集，实现了时序数据与大语言模型的高效融合。
- ITFormer的设计思想是作为一个轻量级的桥梁，实现时序编码器和大型语言模型的高效对齐与融合。
- EngineMT-QA数据集包含11万余问答对，紧密贴合专家的认知流程，为评估模型推理能力提供标准化基准。
- ITFormer在通用时序问答数据集上表现出优越的性能和良好的迁移能力，展现了卓越的即插即用特性。
- ITFormer的核心创新包括时间令牌位置编码、可学习指令令牌和指令时间注意力。
- ITFormer在EngineMT-QA数据集上全面超越了包括ChatGPT-4o在内的所有基线，尤其在推理和决策任务上表现突出。
- 消融实验表明，时间令牌位置编码和指令时间注意力对模型性能提升至关重要。
- ITFormer展现了良好的可扩展性，能够适配多种时序编码器和语言模型。
- EngineMT-QA数据集的使用显著提升了ITFormer在其他任务上的泛化能力。
- ITFormer的架构设计兼顾了高性能与高效率，为大规模实时应用提供了可能。
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