論文の概要: Domain-Specific Fine-Tuning of Large Language Models for Interactive
Robot Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13905v1
- Date: Thu, 21 Dec 2023 14:51:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-22 14:28:58.410467
- Title: Domain-Specific Fine-Tuning of Large Language Models for Interactive
Robot Programming
- Title(参考訳): 対話型ロボットプログラミングのための大規模言語モデルのドメイン固有微調整
- Authors: Benjamin Alt, Urs Ke{\ss}ner, Aleksandar Taranovic, Darko Katic,
Andreas Hermann, Rainer J\"akel and Gerhard Neumann
- Abstract要約: 先進的な産業用ロボットアプリケーションのプログラミングのための自然言語ベースアシスタントを提案する。
限られたデータと計算量を持つ基礎モデルのドメイン固有微調整戦略について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.20241861481795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Industrial robots are applied in a widening range of industries, but robot
programming mostly remains a task limited to programming experts. We propose a
natural language-based assistant for programming of advanced, industrial
robotic applications and investigate strategies for domain-specific fine-tuning
of foundation models with limited data and compute.
- Abstract(参考訳): 産業用ロボットは幅広い産業に適用されているが、ロボットプログラミングはプログラミングの専門家に限られている。
先進的な産業用ロボットアプリケーションのプログラミングのための自然言語ベースアシスタントを提案し,データと計算量に制限のある基礎モデルのドメイン固有の微調整戦略について検討する。
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