論文の概要: Telecom Language Models: Must They Be Large?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04666v1
- Date: Thu, 7 Mar 2024 17:13:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 13:27:22.113677
- Title: Telecom Language Models: Must They Be Large?
- Title(参考訳): テレコム言語モデル: 巨大でなければならないか?
- Authors: Nicola Piovesan, Antonio De Domenico, Fadhel Ayed
- Abstract要約: 多くのタスクにおいて、より大きな言語に匹敵するパフォーマンスを示す小さな言語モデル。
Phi-2 はコンパクトだが強力なモデルであり、効率的な小言語モデルの新たな波を実証している。
本稿では,Phi-2の通信領域に関する本質的な理解を包括的に評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.797593281454516
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The increasing interest in Large Language Models (LLMs) within the
telecommunications sector underscores their potential to revolutionize
operational efficiency. However, the deployment of these sophisticated models
is often hampered by their substantial size and computational demands, raising
concerns about their viability in resource-constrained environments. Addressing
this challenge, recent advancements have seen the emergence of small language
models that surprisingly exhibit performance comparable to their larger
counterparts in many tasks, such as coding and common-sense reasoning. Phi-2, a
compact yet powerful model, exemplifies this new wave of efficient small
language models. This paper conducts a comprehensive evaluation of Phi-2's
intrinsic understanding of the telecommunications domain. Recognizing the
scale-related limitations, we enhance Phi-2's capabilities through a
Retrieval-Augmented Generation approach, meticulously integrating an extensive
knowledge base specifically curated with telecom standard specifications. The
enhanced Phi-2 model demonstrates a profound improvement in accuracy, answering
questions about telecom standards with a precision that closely rivals the more
resource-intensive GPT-3.5. The paper further explores the refined capabilities
of Phi-2 in addressing problem-solving scenarios within the telecom sector,
highlighting its potential and limitations.
- Abstract(参考訳): 電気通信分野におけるLarge Language Models (LLMs) への関心の高まりは、運用効率に革命をもたらす可能性を示している。
しかし、これらの洗練されたモデルの展開は、リソースが制約された環境での実行可能性に関する懸念を生じさせ、かなりのサイズと計算の要求によってしばしば妨げられる。
この課題に対処するため、最近の進歩は、コーディングや常識推論など、多くのタスクにおいて、より大きな言語モデルに匹敵するパフォーマンスを示す小さな言語モデルが登場した。
コンパクトでパワフルなモデルであるphi-2は、この新しい効率的な小型言語モデルの波を例示している。
本稿では,Phi-2の通信領域に関する本質的な理解を包括的に評価する。
本稿では,Phi-2の能力向上のために,テレコム規格に特化してキュレートされた広範囲な知識基盤を巧みに統合する。
強化されたPhi-2モデルは、よりリソース集約的なGPT-3.5と密接に競合する精度で、テレコム標準に関する質問に答え、精度が大幅に向上したことを示している。
本稿では,通信分野における問題解決シナリオに対処するPhi-2の洗練機能について,その可能性と限界を明らかにする。
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