Domain Adaptation of Large Language Models for Polymer-Composite Additive Manufacturing Using Retrieval-Augmented Generation and Fine-Tuning

Cette étude explore des stratégies pour adapter les grands modèles linguistiques (LLM) à usage général aux domaines d'ingénierie spécialisés, notamment la fabrication additive, afin d'améliorer la précision et la pertinence des réponses. Elle examine l'utilisation de l'ajustement fin spécifique au domaine et de la génération augmentée par récupération (RAG) en construisant un corpus sélectionné pour évaluation.