Fugu-MT 論文翻訳(概要): TelecomRAG: Taming Telecom Standards with Retrieval Augmented Generation and LLMs

論文の概要: TelecomRAG: Taming Telecom Standards with Retrieval Augmented Generation and LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07053v1
Date: Tue, 11 Jun 2024 08:35:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 16:54:22.856675
Title: TelecomRAG: Taming Telecom Standards with Retrieval Augmented Generation and LLMs
Title（参考訳）: TelecomRAG: 検索型Augmented GenerationとLLMによるテレコム標準の標準化
Authors: Girma M. Yilma, Jose A. Ayala-Romero, Andres Garcia-Saavedra, Xavier Costa-Perez,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は通信産業を変革する大きな可能性を秘めている。 LLMは、プロフェッショナルが複雑な標準を理解し、コードを生成し、開発を加速するのに役立ちます。 Retrieval-augmented Generation (RAG)は、正確な事実に基づく回答を生成する方法を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.67846565247214
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have immense potential to transform the telecommunications industry. They could help professionals understand complex standards, generate code, and accelerate development. However, traditional LLMs struggle with the precision and source verification essential for telecom work. To address this, specialized LLM-based solutions tailored to telecommunication standards are needed. Retrieval-augmented generation (RAG) offers a way to create precise, fact-based answers. This paper proposes TelecomRAG, a framework for a Telecommunication Standards Assistant that provides accurate, detailed, and verifiable responses. Our implementation, using a knowledge base built from 3GPP Release 16 and Release 18 specification documents, demonstrates how this assistant surpasses generic LLMs, offering superior accuracy, technical depth, and verifiability, and thus significant value to the telecommunications field.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は通信産業を変革する大きな可能性を秘めている。プロフェッショナルが複雑な標準を理解し、コードを生成し、開発を加速するのに役立ちます。しかし、従来のLLMは、通信業務に不可欠な精度と情報源の検証に苦慮している。これを解決するには、通信規格に適合した特殊なLCMベースのソリューションが必要である。 Retrieval-augmented Generation (RAG)は、正確な事実に基づく回答を生成する方法を提供する。本稿では,TelecomRAGを提案する。TelecomRAGは,正確な,詳細な,検証可能な応答を提供する通信標準アシスタントのフレームワークである。本実装では,3GPPリリース16およびリリース18仕様文書から構築した知識ベースを用いて,このアシスタントが汎用LLMを超越し,高い精度,技術的深度,検証性を提供し,通信分野にとって重要な価値を提供することを示す。

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