Nagy nyelvi modellek integrációja ipari irányítási rendszerekbe magyar nyelvi támogatással
Integration of large language models into industrial control systems with Hungarian language support
Keywords:
Large Language Models (LLMs), voice-Based Control Systems, artificial intelligence in industrial applications, Programmable Logic Controllers (PLCs), industrial automation and control, /, nagy nyelvi modellek (LLM-ek), hangalapú vezérlési rendszerek, mesterséges intelligencia ipari alkalmazásokban, programozható logikai vezérlők (PLC-k), ipari automatizálás és irányításAbstract
In industrial control systems, rule-based control has long been the standard approach; however, the emergence of large language models (LLMs) has opened new possibilities for the application of natural language interfaces. The aim of our research is to present a control concept in which the PLC is limited to communication functions, while the actual control logic is realized through prompts interpreted and processed by the language model, building on Hungarian language recognition.
Kivonat
Az ipari irányítási rendszerekben a szabályalapú vezérlés hosszú ideje bevett gyakorlat, ugyanakkor a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) megjelenése új lehetőségeket teremtett a természetes nyelvű interfészek alkalmazására. Kutatásunk célja egy olyan vezérlési koncepció bemutatása, amelyben a PLC kizárólag kommunikációs funkciót lát el, míg a tényleges vezérlési logika a nyelvi modell által értelmezett és feldolgozott promptokon keresztül valósul meg, a magyar nyelv felismerésére építve.
References
Orsolya Dőryné Zábrádi, Szilvia Petzné Tóth A csetbotok felhasználása a magyar nyelv oktatásában Filológia.hu 17 December 2024 DOI:10.59648/filologia.2024.1-4.6Corpus ID: 274849693
Humza Naveed, Asad Ullah Khan, Shi Qiu, Muhammad Saqib, Saeed Anwar, Muhammad Usman, Naveed Akhtarh, Nick Barnes, Ajmal Mian, A Comprehensive Overview of Large Language Models 2007. arXiv:2307.06435v10 [cs.CL]
Prompting in LLM, https://www.promptingguide.ai/introduction/basics (Utolsó letöltés: 2025.09.11).
A. Chernyavskiy, D. Ilvovsky, P. Nakov, Transformers:“the end of history” for natural language processing? Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track: European Conference, ECML PKDD 2021, Bilbao, Spain, September 13–17, 2021, Proceedings, Part III 21, Springer, 2021, pp. 677–693.
https://ollama.com/library/llama3.1 ((Utolsó letöltés: 2025.09.11).
Flood Sung, Yongxin Yang, Li Zhang, T. Xiang, Philip H. S. Torr, Timothy M. Hospedales Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning IEEE/CVF Conference 16 November 2017
Computer Science arXiv:1711.06025v1 [cs.CV] 16 Nov 2017
O. Vinyals, C. Blundell, T. Lillicrap, K. Kavukcuoglu, D. Wierstra Matching Networks for One Shot Learning Neural Information Processing Systems arXiv:1606.04080v1 [cs.LG] 13 Jun 2016
Haizi Yu, Igor Mineyev, Lav R. Varshney, James A. Evans Learning from One and Only One Shot arXiv:2201.08815v2 [cs.CV] 21 May 2024