AdditiveLLM论文 – 利用LLM预测3D打印缺陷

AdditiveLLM是一个研究项目，专注于使用大型语言模型（LLM）预测3D打印过程中的缺陷，如Keyholing、Lack of Fusion和Balling。该项目在结构化输入下实现了93%的预测准确率，并通过自然语言输入简化了参数选择，为智能制造提供了新的思路。研究利用了一个过程参数缺陷数据集，对一系列模型进行微调，以提升预测能力。

AdditiveLLM的特点:

1. 强大的预测能力：在结构化输入下，模型展示了93%的缺陷预测准确率。
2. 自然语言输入：支持通过自然语言输入选择参数，简化了用户操作。
3. 高性能评估：通过比较Baseline数据集和Prompt数据集的输入格式，评估了模型在不同场景下的表现。

AdditiveLLM的功能:

1. 对过程参数缺陷数据集进行模型微调，以适应特定的预测任务。
2. 比较不同输入格式（如Baseline数据集和Prompt数据集）的性能，以优化模型的预测能力。
3. 帮助用户识别适合其特定构建的最佳设置，从而优化3D打印过程。

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