Fugu-MT 論文翻訳(概要): Applying Fine-Tuned LLMs for Reducing Data Needs in Load Profile Analysis

論文の概要: Applying Fine-Tuned LLMs for Reducing Data Needs in Load Profile Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02479v1
Date: Sun, 2 Jun 2024 23:18:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-05 15:10:17.640793
Title: Applying Fine-Tuned LLMs for Reducing Data Needs in Load Profile Analysis
Title（参考訳）: 負荷分布解析におけるデータ要求低減のための微調整LDMの適用
Authors: Yi Hu, Hyeonjin Kim, Kai Ye, Ning Lu,
Abstract要約: 本稿では、負荷プロファイル解析におけるデータ要求を最小限に抑えるために、LLM(en: Fine-tuned Large Language Models)を利用する新しい手法を提案する。 2段階の微調整戦略が提案され、データ復元作業の欠如に対して事前訓練されたLLMを適用する。 BERT-PIN などの最先端モデルに匹敵する性能を達成し,その精度向上のための微調整モデルの有効性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.679453060210978
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a novel method for utilizing fine-tuned Large Language Models (LLMs) to minimize data requirements in load profile analysis, demonstrated through the restoration of missing data in power system load profiles. A two-stage fine-tuning strategy is proposed to adapt a pre-trained LLMs, i.e., GPT-3.5, for missing data restoration tasks. Through empirical evaluation, we demonstrate the effectiveness of the fine-tuned model in accurately restoring missing data, achieving comparable performance to state-of-the-art specifically designed models such as BERT-PIN. Key findings include the importance of prompt engineering and the optimal utilization of fine-tuning samples, highlighting the efficiency of few-shot learning in transferring knowledge from general user cases to specific target users. Furthermore, the proposed approach demonstrates notable cost-effectiveness and time efficiency compared to training models from scratch, making it a practical solution for scenarios with limited data availability and computing resources. This research has significant potential for application to other power system load profile analysis tasks. Consequently, it advances the use of LLMs in power system analytics, offering promising implications for enhancing the resilience and efficiency of power distribution systems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,負荷プロファイル解析におけるデータ要求を最小限に抑えるために,電力系統の負荷プロファイルに欠落したデータの復元を通じて実証した,微調整大規模言語モデル(LLM)を利用する新しい手法を提案する。 2段階の微調整戦略が提案され、事前訓練されたLCM、すなわちGPT-3.5が欠落したデータ復元タスクに適応する。実験的な評価により, BERT-PIN などの最先端設計モデルに匹敵する性能を達成し, 高精度なデータ復元における微調整モデルの有効性を実証する。主な発見は、素早いエンジニアリングの重要性と、微調整サンプルの最適利用、一般ユーザから特定のターゲットユーザへの知識の伝達における数ショット学習の効率の強調である。さらに,本提案手法では,スクラッチからのトレーニングモデルと比較してコスト効率と時間効率が顕著に向上し,データ可用性と計算資源が制限されたシナリオに対して実用的なソリューションとなる。この研究は、他の電力系統の負荷プロファイル解析タスクに適用する大きな可能性を秘めている。その結果、LLMを電力系統分析に利用し、電力系統のレジリエンスと効率を高めるための有望な意味を提供する。

関連論文リスト

Using Large Language Models for Expert Prior Elicitation in Predictive Modelling [53.54623137152208]
本研究では,大規模言語モデル (LLM) を用いて予測モデルの事前分布を推定する手法を提案する。本研究では,LLMがパラメータ分布を真に生成するかどうかを評価するとともに,文脈内学習と事前推論のためのモデル選択戦略を提案する。その結果,LLMによる事前パラメータ分布は,低データ設定における非形式的先行よりも予測誤差を著しく低減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-26T10:13:39Z)
Forewarned is Forearmed: Leveraging LLMs for Data Synthesis through Failure-Inducing Exploration [90.41908331897639]
大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な高品質なタスク特化データのトレーニングの恩恵を受けている。本稿では,効果的なトレーニングサンプルを自動生成する新しい手法であるReverseGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-22T06:43:28Z)
Optimizing LLMs with Direct Preferences: A Data Efficiency Perspective [4.548047308860141]
本研究では,異なる種類の嗜好データがモデル性能に与える影響について検討する。収集に費用がかかる大量の好みデータへの依存を減らすことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-22T00:11:41Z)
Retrieval Instead of Fine-tuning: A Retrieval-based Parameter Ensemble for Zero-shot Learning [22.748835458594744]
Retrievalをベースとする。 Ensemble (RPE) - ベクトル化されたデータベースを作成する新しい方法。 Low-Rank Adaptations (LoRA) RPEは、広範囲なトレーニングの必要性を最小限に抑え、ラベル付きデータの要求を排除し、特にゼロショット学習に有効である。 RPEは、生のデータにアクセスせずにモデルパラメータを変更するため、ヘルスケアのようなプライバシに敏感なドメインに適している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-13T16:28:38Z)
Scaling Laws for Predicting Downstream Performance in LLMs [75.28559015477137]
この研究は、性能評価のためのより効率的な指標として、事前学習損失に焦点を当てている。我々は、データソース間のFLOPに基づいて、ドメイン固有の事前学習損失を予測するために、電力法解析関数を拡張した。我々は2層ニューラルネットワークを用いて、複数のドメイン固有の損失と下流性能の非線形関係をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-11T04:57:48Z)
Understanding the Performance and Estimating the Cost of LLM Fine-Tuning [9.751868268608675]
コスト効率の良い特定のタスクのための微調整大型言語モデル(LLM)。本稿では,Sparse Mixture of Experts (MoE)をベースとしたLLMファインチューニングを特徴付ける。また,クラウド上でのLCM微調整のコストを推定するための解析モデルを開発し,検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-08T16:26:07Z)
Low-rank finetuning for LLMs: A fairness perspective [54.13240282850982]
低ランク近似技術は、微調整された大規模言語モデルのデファクトスタンダードとなっている。本稿では,これらの手法が初期訓練済みデータ分布から微調整データセットのシフトを捉える上での有効性について検討する。低ランク微調整は好ましくない偏見や有害な振る舞いを必然的に保存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-28T20:43:53Z)
Characterization of Large Language Model Development in the Datacenter [55.9909258342639]
大きな言語モデル(LLM)は、いくつかの変換タスクにまたがって素晴らしいパフォーマンスを示している。しかし,大規模クラスタ資源を効率よく利用してLCMを開発することは容易ではない。我々は,GPUデータセンタAcmeから収集した6ヶ月のLDM開発ワークロードの詳細な評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-12T13:31:14Z)
EASRec: Elastic Architecture Search for Efficient Long-term Sequential Recommender Systems [82.76483989905961]
現在のSRS(Sequential Recommender Systems)は、計算とリソースの非効率に悩まされている。我々は、効率的な長期シーケンスレコメンダシステム(EASRec)のための弾性アーキテクチャー探索を開発する。 EASRecは、入力データバッチから履歴情報を活用するデータ認識ゲートを導入し、レコメンデーションネットワークの性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-01T07:22:52Z)
EsaCL: Efficient Continual Learning of Sparse Models [10.227171407348326]
連続的な学習設定の主な課題は、以前に学習したタスクを実行する方法を忘れずに、タスクのシーケンスを効率的に学習することである。本研究では,モデルの予測力に悪影響を及ぼすことなく,冗長なパラメータを自動生成する,スパースモデル(EsaCL)の効率的な連続学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-11T04:59:44Z)
Clustering Enabled Few-Shot Load Forecasting [2.0810096547938164]
エネルギー消費のわずかなショット(データポイント)を観察することで,新規利用者の負荷予測を考察する。限られたサンプルが時間特性を利用するには不十分であるため、この作業は困難である。本稿では,既存ユーザの履歴負荷プロファイルデータを有効クラスタリングに利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-16T09:09:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。