論文の概要: Empowering ChatGPT-Like Large-Scale Language Models with Local Knowledge
Base for Industrial Prognostics and Health Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14945v1
- Date: Wed, 6 Dec 2023 15:24:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 13:02:02.150053
- Title: Empowering ChatGPT-Like Large-Scale Language Models with Local Knowledge
Base for Industrial Prognostics and Health Management
- Title（参考訳）: 産業予測と健康管理のための地域知識ベースによるchatgptライクな大規模言語モデルの実現
- Authors: Huan Wang, Yan-Fu Li, and Min Xie
- Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、AI分野における新たなイノベーションのラウンドをリードし始めている。
ChatGPTのようなLLMには豊富な知識と強力な言語理解と生成能力があるが、ドメイン固有の専門知識は欠如している。
本研究は,産業用PHMにおける局所知識ベース(LKB)によって付与されるChatGPT-like LLMを用いて,上記の制限を解決することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.42707487733847
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prognostics and health management (PHM) is essential for industrial operation
and maintenance, focusing on predicting, diagnosing, and managing the health
status of industrial systems. The emergence of the ChatGPT-Like large-scale
language model (LLM) has begun to lead a new round of innovation in the AI
field. It has extensively promoted the level of intelligence in various fields.
Therefore, it is also expected further to change the application paradigm in
industrial PHM and promote PHM to become intelligent. Although ChatGPT-Like
LLMs have rich knowledge reserves and powerful language understanding and
generation capabilities, they lack domain-specific expertise, significantly
limiting their practicability in PHM applications. To this end, this study
explores the ChatGPT-Like LLM empowered by the local knowledge base (LKB) in
industrial PHM to solve the above limitations. In addition, we introduce the
method and steps of combining the LKB with LLMs, including LKB preparation, LKB
vectorization, prompt engineering, etc. Experimental analysis of real cases
shows that combining the LKB with ChatGPT-Like LLM can significantly improve
its performance and make ChatGPT-Like LLMs more accurate, relevant, and able to
provide more insightful information. This can promote the development of
ChatGPT-Like LLMs in industrial PHM and promote their efficiency and quality.
- Abstract（参考訳）: プログノシクスと健康管理(PHM)は、産業システムの健康状態の予測、診断、管理に重点を置いて、産業の運営と維持に不可欠である。
ChatGPTライクな大規模言語モデル(LLM)の出現は、AI分野における新たなイノベーションのラウンドをリードし始めている。
様々な分野における知性のレベルを広く推進してきた。
したがって、産業用PHMの応用パラダイムをさらに変え、PHMの知的化を促進することも期待されている。
ChatGPTライクなLLMには豊富な知識と強力な言語理解と生成能力があるが、ドメイン固有の専門知識が欠如しており、PHMアプリケーションでの実践性を著しく制限している。
そこで本研究では, 産業用PHMの局所知識ベース(LKB)によって付与されるChatGPT-like LLMについて検討した。
また,LKB作成,LKBベクトル化,プロンプトエンジニアリングなど,LKBとLLMを組み合わせる手法と手順を紹介する。
実例を実験的に分析したところ、LKBとChatGPTライクなLLMを組み合わせることで、その性能が大幅に向上し、ChatGPTライクなLLMをより正確で関連性があり、より洞察に富んだ情報を提供できることがわかった。
これにより、産業用PHMにおけるChatGPT-like LLMの開発を促進し、その効率性と品質を向上させることができる。
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