論文の概要: Knowledge Sharing in Manufacturing using Large Language Models: User Evaluation and Model Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05200v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 12:46:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 04:29:18.150080
• Title: Knowledge Sharing in Manufacturing using Large Language Models: User Evaluation and Model Benchmarking
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた製造における知識共有:ユーザ評価とモデルベンチマーク
• Authors: Samuel Kernan Freire, Chaofan Wang, Mina Foosherian, Stefan Wellsandt, Santiago Ruiz-Arenas and Evangelos Niforatos
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)ベースのシステムは、専門家が共有する工場文書や知識から情報を取得するように設計されている。 システムは、オペレータからの問い合わせに効率的に答え、新しい知識の共有を容易にすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.976952274443561
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in natural language processing enable more intelligent ways to support knowledge sharing in factories. In manufacturing, operating production lines has become increasingly knowledge-intensive, putting strain on a factory's capacity to train and support new operators. This paper introduces a Large Language Model (LLM)-based system designed to retrieve information from the extensive knowledge contained in factory documentation and knowledge shared by expert operators. The system aims to efficiently answer queries from operators and facilitate the sharing of new knowledge. We conducted a user study at a factory to assess its potential impact and adoption, eliciting several perceived benefits, namely, enabling quicker information retrieval and more efficient resolution of issues. However, the study also highlighted a preference for learning from a human expert when such an option is available. Furthermore, we benchmarked several commercial and open-sourced LLMs for this system. The current state-of-the-art model, GPT-4, consistently outperformed its counterparts, with open-source models trailing closely, presenting an attractive option given their data privacy and customization benefits. In summary, this work offers preliminary insights and a system design for factories considering using LLM tools for knowledge management.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の最近の進歩により、工場における知識共有を支援するよりインテリジェントな方法が実現されている。 製造業では、生産ラインは知識集約化が進み、新しい事業者を訓練し支援する工場の能力に負担がかかっている。 本稿では,工場文書に含まれる豊富な知識と専門家が共有する知識から情報を取得するためのLarge Language Model (LLM) システムを提案する。 本システムは,オペレータからの問い合わせに効率的に答え,新たな知識の共有を容易にすることを目的としている。 我々は,その影響と採用可能性を評価するため,工場でユーザ調査を行い,情報検索の迅速化と課題解決の効率化という,いくつかの認識上のメリットを示唆した。 しかし、この研究は、そのような選択肢が利用できるとき、人間の専門家から学ぶことを好むことも強調した。 さらに,本システムのための商用およびオープンソース LLM のベンチマークを行った。 現在の最先端モデルであるgpt-4は、常にそれよりも優れており、オープンソースモデルは、データのプライバシとカスタマイズのメリットを考えると魅力的な選択肢を示している。 要約して,本研究は,LLMツールを知識管理に活用することを検討する工場において,予備的な洞察とシステム設計を提供する。

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