Science子刊 | GPT4、Llama等LLM可以调治粒子加速器？仅50%性能优化，未来 ...

编辑 | 萝卜皮
粒子加速器的自主调治是一个活跃且具有挑战性的研究领域，其目标是实现先进的加速器技术和尖端的高影响力应用，例如物理发现、癌症研究和质料科学。但是，自主加速器调治仍然严峻依赖履历丰富的纯熟操作员的手动操作。
德国亥姆霍兹协会旗下 DESY（Deutsches Elektronen Synchrotron）的研究职员建议使用大型语言模型（LLM）来调解粒子加速器。

该团队通过一个原理验证示例展示了 LLM 仅根据操作员的自然语言提示来调解加速器子系统的本领，并将其性能与当前最先进的优化算法，如贝叶斯优化（BO）和强化学习训练优化（RLO），进行了比较。
LLM 可以对非线性现实目标进行数值优化，未来有望资助加速将自主调谐算法部署到日常粒子加速器操作中。
该研究以「 Large language models for human-machine collaborative particle accelerator tuning through natural language」为题，于 2025 年 1 月 1 日发布在《 Science Advances》。

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。

继续阅读请点击广告