論文の概要: Adapting Foundation Models for Information Synthesis of Wireless
Communication Specifications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04033v1
- Date: Tue, 8 Aug 2023 04:21:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 14:05:15.614222
- Title: Adapting Foundation Models for Information Synthesis of Wireless
Communication Specifications
- Title（参考訳）: 無線通信仕様情報合成のための基礎モデルの適用
- Authors: Manikanta Kotaru
- Abstract要約: NextGen Communications Copilotは、無線通信仕様の情報合成のための対話型人工知能ツールである。
このシステムは、無線技術仕様のデータベースから抽出された簡潔でクエリ依存のコンテキスト情報を備えたユーザクエリを付加する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1269650322296965
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing approaches to understanding, developing and researching modern
wireless communication technologies involves time-intensive and arduous process
of sifting through numerous webpages and technical specification documents,
gathering the required information and synthesizing it. This paper presents
NextGen Communications Copilot, a conversational artificial intelligence tool
for information synthesis of wireless communication specifications. The system
builds on top of recent advancements in foundation models and consists of three
key additional components: a domain-specific database, a context extractor, and
a feedback mechanism. The system appends user queries with concise and
query-dependent contextual information extracted from a database of wireless
technical specifications and incorporates tools for expert feedback and data
contributions. On evaluation using a benchmark dataset of queries and reference
responses created by subject matter experts, the system demonstrated more
relevant and accurate answers with an average BLEU score and BERTScore
F1-measure of 0.37 and 0.79 respectively compared to the corresponding values
of 0.07 and 0.59 achieved by state-of-the-art tools like ChatGPT.
- Abstract（参考訳）: 現代の無線通信技術を理解し、開発し、研究するための既存のアプローチは、多くのWebページや技術仕様文書を精査し、必要な情報を収集し、それを合成する時間集約的で厳しいプロセスである。
本稿では,無線通信仕様の情報合成のための対話型人工知能であるNextGen Communications Copilotを提案する。
このシステムは、基盤モデルの最近の進歩の上に構築され、ドメイン固有データベース、コンテキスト抽出器、フィードバックメカニズムの3つの主要な追加コンポーネントで構成されている。
このシステムは、無線技術仕様のデータベースから抽出された簡潔でクエリ依存のコンテキスト情報と、専門家のフィードバックとデータコントリビューションのためのツールを付加する。
対象物の専門家によるクエリと参照応答のベンチマークデータセットを用いた評価では、ChatGPTのような最先端ツールによって達成された0.07と0.59の値と比較して、平均BLEUスコアとBERTScore F1測定値0.37と0.79との関連性および正確な回答を示した。
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