論文の概要: GPT-Based Models Meet Simulation: How to Efficiently Use Large-Scale
Pre-Trained Language Models Across Simulation Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13679v1
- Date: Wed, 21 Jun 2023 15:42:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-02 13:35:43.345323
- Title: GPT-Based Models Meet Simulation: How to Efficiently Use Large-Scale
Pre-Trained Language Models Across Simulation Tasks
- Title(参考訳): GPTモデルとシミュレーション:シミュレーションタスク全体にわたって大規模事前学習言語モデルを効果的に活用する方法
- Authors: Philippe J. Giabbanelli
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The disruptive technology provided by large-scale pre-trained language models
(LLMs) such as ChatGPT or GPT-4 has received significant attention in several
application domains, often with an emphasis on high-level opportunities and
concerns. This paper is the first examination regarding the use of LLMs for
scientific simulations. We focus on four modeling and simulation tasks, each
time assessing the expected benefits and limitations of LLMs while providing
practical guidance for modelers regarding the steps involved. The first task is
devoted to explaining the structure of a conceptual model to promote the
engagement of participants in the modeling process. The second task focuses on
summarizing simulation outputs, so that model users can identify a preferred
scenario. The third task seeks to broaden accessibility to simulation platforms
by conveying the insights of simulation visualizations via text. Finally, the
last task evokes the possibility of explaining simulation errors and providing
guidance to resolve them.
- Abstract(参考訳): ChatGPTやGPT-4のような大規模事前学習言語モデル(LLM)によって提供される破壊的技術は、いくつかのアプリケーション領域において大きな注目を集めており、多くの場合、高いレベルの機会や関心事に重点を置いている。
本論文は,科学シミュレーションにおけるLSMの使用に関する最初の考察である。
我々は4つのモデリングタスクとシミュレーションタスクに注目し,各ステップに関するモデラーに実践的なガイダンスを提供しながら,llmの期待する利益と限界を評価する。
最初の課題は、モデリングプロセスにおける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のタスクは、テキストによるシミュレーション可視化の洞察を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。
最後に、最後のタスクは、シミュレーションエラーを説明し、それらを解決するためのガイダンスを提供する可能性を引き起こす。
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