論文の概要: GAIA: A General AI Assistant for Intelligent Accelerator Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01359v1
• Date: Thu, 2 May 2024 15:06:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 16:05:24.825941
• Title: GAIA: A General AI Assistant for Intelligent Accelerator Operations
• Title（参考訳）: GAIA:Intelligent Accelerator Operationsのための汎用AIアシスタント
• Authors: Frank Mayet,
• Abstract要約: 粒子加速器のような大規模マシンは通常、経験豊富な演算子のチームによって実行される。 粒子加速器の場合、これらの演算子は加速器物理学と機械を構成する技術の両方に関する適切な背景知識を持っている。 この作業では、オープンウェイトな大規模言語モデル(LLM)と高レベルの機械制御システムフレームワークを結合するために、推論とアクション(ReAct)プロンプトパラダイムが使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale machines like particle accelerators are usually run by a team of experienced operators. In case of a particle accelerator, these operators possess suitable background knowledge on both accelerator physics and the technology comprising the machine. Due to the complexity of the machine, particular subsystems of the machine are taken care of by experts, who the operators can turn to. In this work the reasoning and action (ReAct) prompting paradigm is used to couple an open-weights large language model (LLM) with a high-level machine control system framework and other tools, e.g. the electronic logbook or machine design documentation. By doing so, a multi-expert retrieval augmented generation (RAG) system is implemented, which assists operators in knowledge retrieval tasks, interacts with the machine directly if needed, or writes high level control system scripts. This consolidation of expert knowledge and machine interaction can simplify and speed up machine operation tasks for both new and experienced human operators.
• Abstract（参考訳）: 粒子加速器のような大規模マシンは通常、経験豊富な演算子のチームによって実行される。 粒子加速器の場合、これらの演算子は加速器物理学と機械を構成する技術の両方に関する適切な背景知識を持っている。 マシンの複雑さのため、マシンの特定のサブシステムは専門家によって管理され、オペレータはそれを操作できる。 この作業では、推論とアクション(ReAct)のプロンプトパラダイムが、オープンウェイトな大規模言語モデル(LLM)と高レベルの機械制御システムフレームワークや他のツール、例えば電子ログブックや機械設計文書とを結合するために使用されます。 これにより、知識検索タスクのオペレータを支援し、必要に応じてマシンと直接対話したり、高レベルの制御システムスクリプトを書いたりできるマルチエキスパート検索拡張生成システム(RAG)が実装される。 この専門家の知識と機械のインタラクションの統合は、新しい操作者および経験豊富な操作者のマシン操作タスクを簡素化し、高速化することができる。

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