論文の概要: Toward Reproducing Network Research Results Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04716v1
• Date: Sat, 9 Sep 2023 08:07:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 16:46:57.525371
• Title: Toward Reproducing Network Research Results Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたネットワーク研究成果の再現に向けて
• Authors: Qiao Xiang, Yuling Lin, Mingjun Fang, Bang Huang, Siyong Huang, Ridi Wen, Franck Le, Linghe Kong, Jiwu Shu
• Abstract要約: ネットワークコミュニティにおける研究成果の再現は、学術と産業の両方にとって重要である。 新たな大規模言語モデル(LLM)を用いたネットワーク研究結果の再生を大胆に提案する。 特に,初等的なネットワーク知識を持つ4人の学生が,ChatGPTの迅速なエンジニアリングによって,著名な会議や雑誌に掲載されているネットワークシステムをそれぞれ再現する,小規模な実験により,その実現可能性を証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.936764767585068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reproducing research results in the networking community is important for both academia and industry. The current best practice typically resorts to three approaches: (1) looking for publicly available prototypes; (2) contacting the authors to get a private prototype; and (3) manually implementing a prototype following the description of the publication. However, most published network research does not have public prototypes and private prototypes are hard to get. As such, most reproducing efforts are spent on manual implementation based on the publications, which is both time and labor consuming and error-prone. In this paper, we boldly propose reproducing network research results using the emerging large language models (LLMs). In particular, we first prove its feasibility with a small-scale experiment, in which four students with essential networking knowledge each reproduces a different networking system published in prominent conferences and journals by prompt engineering ChatGPT. We report the experiment's observations and lessons and discuss future open research questions of this proposal. This work raises no ethical issue.
• Abstract（参考訳）: ネットワークコミュニティにおける研究成果の再現は、学界と産業の両方にとって重要である。 現在のベストプラクティスは,(1)公開プロトタイプを探すこと,(2)個人プロトタイプを得るために著者に連絡すること,(3)公開説明の後にプロトタイプを手作業で実施すること,の3つのアプローチを基本としている。 しかし、ほとんどのネットワーク研究は公開プロトタイプを持っておらず、プライベートプロトタイプは入手が難しい。 したがって、ほとんどの再現作業は、時間と労力の両方を消費し、エラーが発生しやすい出版物に基づく手作業による実装に費やされる。 本稿では,新しい大規模言語モデル (llms) を用いたネットワーク研究結果の再現を大胆に提案する。 特に,初等的なネットワーク知識を持つ4人の学生が,ChatGPTの迅速なエンジニアリングによって,著名な会議や雑誌に掲載されているネットワークシステムをそれぞれ再現する,小規模な実験で実現可能であることを示す。 本稿では,実験の観察と教訓を報告し,今後のオープンな研究課題について論じる。 この仕事は倫理的な問題を提起しない。

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