論文の概要: A Reliable Knowledge Processing Framework for Combustion Science using Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00544v2
• Date: Tue, 2 Jan 2024 03:03:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 16:58:04.986185
• Title: A Reliable Knowledge Processing Framework for Combustion Science using Foundation Models
• Title（参考訳）: 基礎モデルを用いた燃焼科学のための信頼性の高い知識処理フレームワーク
• Authors: Vansh Sharma and Venkat Raman
• Abstract要約: この研究は、多様な燃焼研究データを処理し、実験研究、シミュレーション、文献にまたがるアプローチを導入している。 開発されたアプローチは、データのプライバシと精度を最適化しながら、計算と経済の費用を最小化する。 このフレームワークは、最小限の人間の監視で、常に正確なドメイン固有の応答を提供する。
• 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: This research explores the integration of large language models (LLMs) into scientific data assimilation, focusing on combustion science as a case study. Leveraging foundational models integrated with Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework, the study introduces an approach to process diverse combustion research data, spanning experimental studies, simulations, and literature. The multifaceted nature of combustion research emphasizes the critical role of knowledge processing in navigating and extracting valuable information from a vast and diverse pool of sources. The developed approach minimizes computational and economic expenses while optimizing data privacy and accuracy. It incorporates prompt engineering and offline open-source LLMs, offering user autonomy in selecting base models. The study provides a thorough examination of text segmentation strategies, conducts comparative studies between LLMs, and explores various optimized prompts to demonstrate the effectiveness of the framework. By incorporating an external database, the framework outperforms a conventional LLM in generating accurate responses and constructing robust arguments. Additionally, the study delves into the investigation of optimized prompt templates for the purpose of efficient extraction of scientific literature. The research addresses concerns related to hallucinations and false research articles by introducing a custom workflow developed with a detection algorithm to filter out inaccuracies. Despite identified areas for improvement, the framework consistently delivers accurate domain-specific responses with minimal human oversight. The prompt-agnostic approach introduced holds promise for future deliberations. The study underscores the significance of integrating LLMs and knowledge processing techniques in scientific research, providing a foundation for advancements in data assimilation and utilization.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 大規模言語モデル(LLM)の科学的データ同化への統合について検討し, 燃焼科学を事例として考察する。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) フレームワークと統合された基礎モデルを活用することで, 多様な燃焼研究データを処理し, 実験研究, シミュレーション, 文献にまたがるアプローチを導入する。 燃焼研究の多面的な性質は、膨大な多様な情報源から貴重な情報をナビゲートし抽出する際の知識処理の重要な役割を強調する。 このアプローチはデータのプライバシと正確性を最適化しながら、計算コストと経済コストを最小限に抑える。 プロンプトエンジニアリングとオフラインのオープンソース LLM が組み込まれており、ベースモデルを選択する際のユーザの自律性を提供する。 本研究は,テキストセグメンテーション戦略を徹底的に検討し,llmの比較研究を行い,フレームワークの有効性を示すために様々な最適化プロンプトを検討する。 外部データベースを組み込むことで、フレームワークは、正確な応答を生成し、堅牢な引数を構築するのに従来のllmを上回る。 さらに, 科学文献の効率的な抽出を目的として, 最適化されたプロンプトテンプレートの検討にも着手した。 この研究は、不正確性をフィルターする検出アルゴリズムで開発されたカスタムワークフローを導入することで、幻覚や偽の研究記事に関する懸念に対処する。 改善すべき領域が特定されているにもかかわらず、このフレームワークは、最小限の人間の監視で、常に正確なドメイン固有の応答を提供する。 導入の急進的・不可知的なアプローチは将来の検討の約束である。 この研究は、科学研究におけるLLMと知識処理技術の統合の重要性を強調し、データ同化と利用の進歩の基盤となる。

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