Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Large Language Models for Natural Language Processing Tasks in Requirements Engineering: A Systematic Guideline

論文の概要: Using Large Language Models for Natural Language Processing Tasks in Requirements Engineering: A Systematic Guideline

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13823v1
Date: Wed, 21 Feb 2024 14:00:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-22 15:07:16.447098
Title: Using Large Language Models for Natural Language Processing Tasks in Requirements Engineering: A Systematic Guideline
Title（参考訳）: 要求工学における自然言語処理タスクのための大規模言語モデルの利用:体系的ガイドライン
Authors: Andreas Vogelsang, Jannik Fischbach
Abstract要約: この章は必要な知識を確立し、LLMの基本を紹介します。第2部では, 学生, 研究者, 実践者を対象に, LLMの使用に関する詳細なガイドラインを提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1477094573421596
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: To use Large Language Models (LLMs) in a targeted way for NLP problems in RE, we require both (1) basic knowledge about the inner workings of LLMs and (2) a guideline on how to select and systematically utilize or repurpose LLMs for NLP4RE tasks. This chapter establishes the required knowledge and introduces the fundamentals of LLMs in the first part. In the second part, we present a detailed guideline for students, researchers, and practitioners on using LLMs for their purposes.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)をREにおけるNLP問題にターゲットとして使用するためには,(1)LLMの内部動作に関する基礎知識と(2)NLP4REタスクに対してLLMを選択し,体系的に活用する方法のガイドラインが必要である。この章は必要な知識を確立し、第一部でLSMの基礎を紹介します。第2部では, 学生, 研究者, 実践者を対象に, LLMの使用に関する詳細なガイドラインを提示する。

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