論文の概要: A Language Model for Particle Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10239v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 18:24:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 18:42:56.851962
• Title: A Language Model for Particle Tracking
• Title（参考訳）: 粒子追跡のための言語モデル
• Authors: Andris Huang, Yash Melkani, Paolo Calafiura, Alina Lazar, Daniel Thomas Murnane, Minh-Tuan Pham, Xiangyang Ju
• Abstract要約: 本稿では,粒子追跡のためのBERTモデルをトレーニングするためのトークン化検出器表現を提案する。 この研究は、粒子検出器理解の基礎モデルを開発するための第一歩である。
• 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: Particle tracking is crucial for almost all physics analysis programs at the Large Hadron Collider. Deep learning models are pervasively used in particle tracking related tasks. However, the current practice is to design and train one deep learning model for one task with supervised learning techniques. The trained models work well for tasks they are trained on but show no or little generalization capabilities. We propose to unify these models with a language model. In this paper, we present a tokenized detector representation that allows us to train a BERT model for particle tracking. The trained BERT model, namely TrackingBERT, offers latent detector module embedding that can be used for other tasks. This work represents the first step towards developing a foundational model for particle detector understanding.
• Abstract（参考訳）: 粒子追跡は大型ハドロン衝突型加速器のほぼ全ての物理解析プログラムにおいて重要である。 深層学習モデルは粒子追跡関連タスクに広く利用されている。 しかし、現在の実践は、教師付き学習技術を用いて、1つのタスクのために1つのディープラーニングモデルを設計および訓練することである。 トレーニングされたモデルは、トレーニングされたタスクに対してうまく機能するが、一般化能力は、あるいはほとんど示さない。 我々はこれらのモデルを言語モデルに統合することを提案する。 本稿では,粒子追跡のためのBERTモデルをトレーニング可能なトークン化検出器表現を提案する。 トレーニングされたBERTモデル、すなわちTrackingBERTは、他のタスクに使用できる遅延検出モジュールの埋め込みを提供する。 この研究は、粒子検出器理解の基礎モデルを開発するための第一歩である。

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