論文の概要: From Natural Language to Simulations: Applying GPT-3 Codex to Automate Simulation Modeling of Logistics Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12107v3
• Date: Thu, 30 Mar 2023 21:00:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 17:48:03.946254
• Title: From Natural Language to Simulations: Applying GPT-3 Codex to Automate Simulation Modeling of Logistics Systems
• Title（参考訳）: 自然言語からシミュレーションへ:GPT-3コーデックスを応用してロジスティックスシステムの自動シミュレーションモデリング
• Authors: Ilya Jackson and Maria Jesus Saenz
• Abstract要約: この研究は、物流にとって重要なシステムのシミュレーションモデルの開発を自動化するために自然言語処理を適用する最初の試みである。 我々は,変換言語モデルであるGPT-3コーデックスをベースとしたフレームワークが,言語記述による待ち行列と在庫制御系の機能的に有効なシミュレーションを生成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our work is the first attempt to apply Natural Language Processing to automate the development of simulation models of systems vitally important for logistics. We demonstrated that the framework built on top of the fine-tuned GPT-3 Codex, a Transformer-based language model, could produce functionally valid simulations of queuing and inventory control systems given the verbal description. In conducted experiments, GPT-3 Codex demonstrated convincing expertise in Python as well as an understanding of the domain-specific vocabulary. As a result, the language model could produce simulations of a single-product inventory-control system and single-server queuing system given the domain-specific context, a detailed description of the process, and a list of variables with the corresponding values. The demonstrated results, along with the rapid improvement of language models, open the door for significant simplification of the workflow behind the simulation model development, which will allow experts to focus on the high-level consideration of the problem and holistic thinking.
• Abstract（参考訳）: 我々の研究は、物流にとって重要なシステムのシミュレーションモデルの開発を自動化するために自然言語処理を適用する最初の試みである。 我々は,変換言語モデルであるGPT-3コーデックスをベースとしたフレームワークが,言語記述による待ち行列と在庫制御系の機能的に有効なシミュレーションを生成できることを実証した。 実験では、GPT-3コーデックスはPythonの専門知識とドメイン固有の語彙の理解を実証した。 その結果、言語モデルは、ドメイン固有のコンテキスト、プロセスの詳細記述、および対応する値を持つ変数のリストが与えられた単一製品在庫管理システムと単一サーバキューシステムのシミュレーションを作成することができた。 実験の結果は、言語モデルの急速な改善とともに、シミュレーションモデル開発の背後にあるワークフローを大幅に単純化するための扉を開く。

関連論文リスト

• Generating Driving Simulations via Conversation [20.757088470174452]
  所望のシナリオと車両動作の合成において,非コーディング領域の専門家を支援するために,自然言語インタフェースを設計する。 非常に小さなトレーニングデータセットにもかかわらず、発話をシンボルプログラムに変換するのにそれを使うことは可能であることを示す。 人間の実験により、対話はシミュレーション生成の成功に不可欠であることが示され、拡張された会話に関わらず、世代よりも4.5倍の成功率が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T13:07:31Z)
• FactorSim: Generative Simulation via Factorized Representation [14.849320460718591]
  本稿では,エージェントの訓練に使用できる言語入力から,コード中のフルシミュレーションを生成するFACTORSIMを提案する。 評価のために、我々は、強化学習環境におけるゼロショット転送を容易にするため、生成したシミュレーションコードの精度と有効性を評価できる生成シミュレーションベンチマークを導入する。 その結果、FACTORSIMは、即時アライメント(例えば、精度)、ゼロショット転送能力、人的評価に関するシミュレーションを生成する上で、既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T09:00:30Z)
• Multi-Faceted Evaluation of Modeling Languages for Augmented Reality Applications -- The Case of ARWFML [0.0]
  Augmented Reality Modeling Language (ARWFML)は、プログラミング知識のない拡張現実シナリオをモデルベースで作成することを可能にする。 本稿では,多面的評価に基づいて言語を改良するための2つの設計イテレーションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T09:34:36Z)
• LangSuitE: Planning, Controlling and Interacting with Large Language Models in Embodied Text Environments [70.91258869156353]
  テキストエンボディの世界における6つの代表的具体的タスクを特徴とする多目的・シミュレーション不要なテストベッドであるLangSuitEを紹介する。 以前のLLMベースのテストベッドと比較すると、LangSuitEは複数のシミュレーションエンジンを使わずに、多様な環境への適応性を提供する。 具体化された状態の履歴情報を要約した新しいチェーン・オブ・ソート(CoT)スキーマであるEmMemを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T03:36:29Z)
• On Languaging a Simulation Engine [6.17566001699186]
  Lang2Simは、シミュレーションエンジンのランゲージング上で対話的なナビゲーションを可能にする言語間シミュレーションフレームワークである。 この研究は、シミュレーションエンジンのランゲージングの時代を解き放つための、インテリジェントなプラットフォームとしての言語モデルを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T11:01:54Z)
• Prismatic VLMs: Investigating the Design Space of Visually-Conditioned Language Models [73.40350756742231]
  視覚条件付き言語モデル(VLM)は、視覚対話、シーン理解、ロボットタスク計画などのアプリケーションに採用されている。 新しいリリースの量は多いが、イメージ前処理、アーキテクチャ、最適化に関する重要な設計決定は未調査である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T18:21:14Z)
• In-Context Language Learning: Architectures and Algorithms [73.93205821154605]
  我々は、文脈言語学習(ICLL)において、私たちが用語する新しいモデル問題群(英語版)のレンズを通してICLを研究する。 我々は,通常のICLLタスクにおいて,多種多様なニューラルシーケンスモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T18:59:21Z)
• On Conditional and Compositional Language Model Differentiable Prompting [75.76546041094436]
  プロンプトは、下流タスクでうまく機能するために、凍結した事前訓練言語モデル(PLM)を適応するための効果的な方法であることが示されている。 タスク命令や入力メタデータを連続的なプロンプトに変換することを学習する新しいモデル Prompt Production System (PRopS) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-04T02:47:42Z)
• GPT-Based Models Meet Simulation: How to Efficiently Use Large-Scale Pre-Trained Language Models Across Simulation Tasks [0.0]
  本稿では,科学シミュレーションにおける大規模事前学習言語モデルの利用に関する最初の研究である。 最初の課題は参加者の関与を促進する概念モデルの構造を説明することである。 第2のタスクはシミュレーション出力の要約に重点を置いており、モデルユーザーが望ましいシナリオを識別できるようにしている。 第3の課題は、シミュレーションの可視化の洞察をテキストで伝えることによって、シミュレーションプラットフォームへのアクセシビリティの拡大を目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T15:42:36Z)
• Pre-Trained Language Models for Interactive Decision-Making [72.77825666035203]
  目的と観測を埋め込みのシーケンスとして表現する模倣学習の枠組みを述べる。 このフレームワークは様々な環境にまたがって効果的な一般化を可能にすることを実証する。 新たなゴールや新しいシーンを含むテストタスクでは、言語モデルによる初期化ポリシーはタスク完了率を43.6%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T18:55:52Z)
• Exploring Software Naturalness through Neural Language Models [56.1315223210742]
  ソフトウェア自然性仮説(Software Naturalness hypothesis)は、自然言語処理で使用されるのと同じ手法でプログラミング言語を理解することができると主張している。 この仮説は,事前学習されたトランスフォーマーベース言語モデルを用いて,コード解析タスクを実行することによって検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T21:56:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。