論文の概要: Geotechnical Parrot Tales (GPT): Harnessing Large Language Models in geotechnical engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02138v2
• Date: Fri, 14 Apr 2023 01:09:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 15:57:54.346484
• Title: Geotechnical Parrot Tales (GPT): Harnessing Large Language Models in geotechnical engineering
• Title（参考訳）: ジオテクニカルパロット物語(GPT):ジオテクニカルエンジニアリングにおける大規模言語モデル
• Authors: Krishna Kumar
• Abstract要約: GPTモデルは可聴音を生成できるが、偽の出力を生成でき、幻覚を引き起こす。 GPTをジオエンジニアリングに統合することで、プロフェッショナルは作業を合理化し、持続的で回復力のあるインフラシステムを開発することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.132096006921048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread adoption of large language models (LLMs), such as OpenAI's ChatGPT, could revolutionize various industries, including geotechnical engineering. However, GPT models can sometimes generate plausible-sounding but false outputs, leading to hallucinations. In this article, we discuss the importance of prompt engineering in mitigating these risks and harnessing the full potential of GPT for geotechnical applications. We explore the challenges and pitfalls associated with LLMs and highlight the role of context in ensuring accurate and valuable responses. Furthermore, we examine the development of context-specific search engines and the potential of LLMs to become a natural interface for complex tasks, such as data analysis and design. We also develop a unified interface using natural language to handle complex geotechnical engineering tasks and data analysis. By integrating GPT into geotechnical engineering workflows, professionals can streamline their work and develop sustainable and resilient infrastructure systems for the future.
• Abstract（参考訳）: openaiのchatgptのような大規模言語モデル(llm)の普及は、地球工学を含む様々な産業に革命をもたらす可能性がある。 しかし、GPTモデルは時に可聴音を発生させるが、誤った出力を発生させ、幻覚を引き起こす。 本稿では,これらのリスクを軽減し,GPTの潜在能力を地球工学的応用に活用する上で,迅速なエンジニアリングの重要性について論じる。 LLMに関連する課題と落とし穴を探り、正確で価値のある応答を保証する上でのコンテキストの役割を強調します。 さらに,データ分析や設計といった複雑なタスクの自然なインタフェースとなるための,文脈特異的検索エンジンの開発とLLMの可能性について検討する。 また,複雑な地盤工学タスクやデータ解析を扱うために,自然言語を用いた統一インターフェースを開発する。 GPTをジオテクニカルエンジニアリングワークフローに統合することにより、プロフェッショナルは作業の合理化と、将来にわたって持続可能なレジリエントなインフラストラクチャシステムの開発が可能になる。

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