論文の概要: Telecom Language Models: Must They Be Large?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04666v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 09:28:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 20:19:03.133607
• 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）: 7.82773820037707
• 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浮き彫りにしている。 しかし、これらの洗練されたモデルの展開は、しばしばその相当の大きさと計算上の要求によって妨げられ、資源に制約のある環境におけるそれらの生存可能性に対する懸念を提起する。 この課題に対処するため、最近の進歩では、コーディングや常識推論など、多くのタスクにおいて、より大きな言語に匹敵するパフォーマンスを示す小さな言語モデルが出現している。 コンパクトだが強力なモデルであるPhi-2は、この新しい効率的な小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した検索型拡張生成手法を提案する。 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。 通信分野における問題解決シナリオに対処する上でのPhi-2の高機能化について,その可能性と限界を強調した。

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