为什么说DeepSeek之类的大语言模型不适合于科学仿真应用

近期DeepSeek很是火爆，各大媒体和自媒体都在疯狂的宣传。然而像DeepSeek这类AI模型属于大语言模型（其他的如ChatGPT、Claude、Gemini等也都是），并不适合用于科学工程仿真计算，也并不适合直接用于核心的仿真任务。核心原因可以归纳为大语言模型的本质与科学工程仿真计算的需求存在根本性的错位。

1. 本质差异：从语言模型到物理模型的鸿沟

• 大语言模型 （LLM） 的本质是统计语言模型：  它们通过学习海量文本数据中的统计规律，来预测和生成文本。它们的核心能力是理解和生成人类语言，而非理解和模拟物理世界的运行规律。

• 科学工程仿真计算的本质是物理模型：  它依赖于基于物理定律（如牛顿力学、流体力学、电磁学等）构建的数学模型，并通过数值方法求解这些模型，来预测物理系统的行为。

2. 数值精度与可靠性：LLM的模糊与仿真的精确

• 精度要求： 科学工程仿真往往需要高精度的数值解，例如在结构力学仿真中，微小的误差可能导致完全错误的结构强度评估。LLM 生成的数值结果通常是基于概率分布的，很难保证小数点后多位的精确度。

• 误差累积： 复杂的仿真计算通常需要迭代和多步计算，LLM 在每一步中产生的微小误差可能会在后续步骤中累积放大，最终导致结果不可靠。

• 不可预测的幻觉： LLM 有时会产生幻觉，即生成看似合理但实际上错误或无意义的内容。在仿真计算中，这种幻觉可能导致无法预料的错误结果，甚至造成安全风险。

3. 物理规律的缺失与违背

• 缺乏物理约束： LLM 本身不具备对物理规律的内建理解，它学习的是文本数据中的统计模式，而非物理世界的因果关系。即使模型在训练数据中见过相关的物理描述，也只是学习到了语言层面的关联，而非真正的物理规律。

• 可能违反物理定律：  由于缺乏物理约束，LLM 生成的结果可能看似合理，但实际上违反了基本的物理定律，例如能量守恒、质量守恒等。这样的结果在科学工程领域是毫无价值的。

4. 数据结构与处理方式的差异

• 结构化数据处理能力弱： 科学工程仿真通常涉及大量的结构化数据，例如网格数据、矩阵数据、物理参数等。LLM 主要处理非结构化的文本数据，对结构化数据的处理能力相对较弱。

• 仿真软件的集成困难： 现有的科学工程仿真软件（如 ANSYS， COMSOL， OpenFOAM 等）都有特定的数据格式和接口。LLM 很难直接与这些软件进行无缝集成，无法直接读取和操作仿真软件所需的数据。

5. 计算效率与实时性挑战

• 计算效率低下：  大型 LLM 的推理速度相对较慢，尤其是对于复杂的仿真任务来说，其计算效率远低于传统的数值方法。

• 实时性要求：  某些仿真应用（如实时控制、在线优化）对计算的实时性要求很高，而 LLM 很难满足这些实时性要求。

6. 可解释性与可信度问题

• 黑箱模型：  LLM 的内部工作机制相对复杂，难以解释其推理过程，这使得仿真结果的可信度受到质疑。在安全性至关重要的工程领域，可解释性和可追溯性是至关重要的。

• 验证困难： 由于 LLM 的非确定性，很难对其仿真结果进行严格的验证和校准，这进一步降低了其在科学工程仿真中的可信度。

总结来说，当前的大语言模型主要是一个强大的文本处理工具，它擅长理解和生成人类语言，但在理解和模拟物理世界的运行规律方面存在根本性的不足。科学工程仿真计算是一个对精度、可靠性、物理规律、结构化数据处理、计算效率以及可解释性都有极高要求的领域，而这些恰恰是当前大语言模型的弱项。但这并不意味着大语言模型在科学工程领域毫无用处。它们可以在以下辅助环节发挥作用：

• 辅助文档生成和报告撰写
• 知识检索和文献综述
• 代码生成和脚本编写（辅助前后处理）
• 仿真流程的自然语言交互界面
• 错误诊断和问题排查（基于日志和错误信息）

大语言模型未来的发展方向可能包括：

• 将物理知识和物理约束显式地融入到 LLM 的训练过程中，例如物理信息神经网络 （PINN） 等方法。
• 开发专门针对科学工程领域的语言模型，并进行领域知识的预训练和微调。
• 将 LLM 与传统的数值仿真软件进行更紧密的结合，例如利用 LLM 作为仿真流程的控制中心，或者作为辅助的物理模型构建工具。

总而言之，当前的大语言模型还不能直接取代传统的科学工程仿真方法，但它们在辅助科学工程工作流程方面具有巨大的潜力，未来有望在科学工程领域发挥更重要的作用。我们需要正视当前 LLM 的局限性，并积极探索如何将 LLM 的优势与传统的科学工程方法相结合，以推动科学工程领域的进步。

（完）