論文の概要: ScenicNL: Generating Probabilistic Scenario Programs from Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03709v3
• Date: Wed, 02 Oct 2024 22:58:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:53:36.611338
• Title: ScenicNL: Generating Probabilistic Scenario Programs from Natural Language
• Title（参考訳）: ScenicNL:自然言語から確率論的シナリオプログラムを生成する
• Authors: Karim Elmaaroufi, Devan Shanker, Ana Cismaru, Marcell Vazquez-Chanlatte, Alberto Sangiovanni-Vincentelli, Matei Zaharia, Sanjit A. Seshia,
• Abstract要約: 自然言語からシナリオプログラムを作成するためのAIシステムであるScenarioNLを提案する。 我々はこれらのプログラムを警察の事故報告から作成する。 我々は過去5年間にカリフォルニアで利用可能な自動運転車の事故報告について、我々のシステムを評価してきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.314264838832287
• License:
• Abstract: For cyber-physical systems (CPS), including robotics and autonomous vehicles, mass deployment has been hindered by fatal errors that occur when operating in rare events. To replicate rare events such as vehicle crashes, many companies have created logging systems and employed crash reconstruction experts to meticulously recreate these valuable events in simulation. However, in these methods, "what if" questions are not easily formulated and answered. We present ScenarioNL, an AI System for creating scenario programs from natural language. Specifically, we generate these programs from police crash reports. Reports normally contain uncertainty about the exact details of the incidents which we represent through a Probabilistic Programming Language (PPL), Scenic. By using Scenic, we can clearly and concisely represent uncertainty and variation over CPS behaviors, properties, and interactions. We demonstrate how commonplace prompting techniques with the best Large Language Models (LLM) are incapable of reasoning about probabilistic scenario programs and generating code for low-resource languages such as Scenic. Our system is comprised of several LLMs chained together with several kinds of prompting strategies, a compiler, and a simulator. We evaluate our system on publicly available autonomous vehicle crash reports in California from the last five years and share insights into how we generate code that is both semantically meaningful and syntactically correct.
• Abstract（参考訳）: ロボティクスや自動運転車を含むサイバー物理システム(CPS)にとって、大量展開は稀な出来事で発生する致命的なエラーによって妨げられている。 車両事故などの稀な出来事を再現するために、多くの企業がログシステムを作成し、これらの貴重な出来事を正確にシミュレーションで再現するためにクラッシュ再構築の専門家を雇った。 しかし、これらの手法では「もし」の質問は簡単に定式化され、答えられるわけではない。 自然言語からシナリオプログラムを作成するためのAIシステムであるScenarioNLを提案する。 具体的には、これらのプログラムを警察の事故報告から生成する。 通常レポートには、確率的プログラミング言語(PPL)を通じて表現されるインシデントの詳細に関する不確実性が含まれています。 Scenicを使用することで、CPSの挙動、特性、相互作用に対する不確実性や変動を明確かつ簡潔に表現することができる。 我々は,最も優れたLarge Language Models (LLM) を用いた一般的なプロンプト技術が,確率的シナリオプログラムの推論や,Scanicのような低リソース言語のためのコード生成が不可能であることを示す。 本システムは,複数のLSMと,複数のプロンプト戦略,コンパイラ,シミュレータから構成される。 われわれは過去5年間、カリフォルニア州で利用可能な自動運転車のクラッシュレポートを評価し、セマンティックに意味があり、構文的に正しいコードを生成する方法に関する洞察を共有した。

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