論文の概要: Domain-specific ReAct for physics-integrated iterative modeling: A case study of LLM agents for gas path analysis of gas turbines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07572v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 13:35:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 13:45:35.950442
• Title: Domain-specific ReAct for physics-integrated iterative modeling: A case study of LLM agents for gas path analysis of gas turbines
• Title（参考訳）: 物理積分反復モデリングのためのドメイン固有ReAct:ガスタービンのガス経路解析のためのLLMエージェントのケーススタディ
• Authors: Tao Song, Yuwei Fan, Chenlong Feng, Keyu Song, Chao Liu, Dongxiang Jiang,
• Abstract要約: 本研究では,大言語モデル(LLM)のエネルギー・電力工学領域における呼び出し可能なツールによる適用について検討する。 1000億近いパラメータを持つLLMは、細調整と高度なプロンプト設計でプロのシナリオ要件を満たすことができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.296946118570559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study explores the application of large language models (LLMs) with callable tools in energy and power engineering domain, focusing on gas path analysis of gas turbines. We developed a dual-agent tool-calling process to integrate expert knowledge, predefined tools, and LLM reasoning. We evaluated various LLMs, including LLama3, Qwen1.5 and GPT. Smaller models struggled with tool usage and parameter extraction, while larger models demonstrated favorable capabilities. All models faced challenges with complex, multi-component problems. Based on the test results, we infer that LLMs with nearly 100 billion parameters could meet professional scenario requirements with fine-tuning and advanced prompt design. Continued development are likely to enhance their accuracy and effectiveness, paving the way for more robust AI-driven solutions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大型言語モデル(LLM)のエネルギー・電力工学領域への応用について検討し,ガスタービンのガス経路解析に焦点をあてた。 我々は、専門家の知識、事前定義されたツール、LLM推論を統合するための二重エージェントツールコールプロセスを開発した。 LLama3, Qwen1.5, GPT など各種 LLM の評価を行った。 より小さなモデルはツールの使用とパラメータ抽出に苦労し、大きなモデルは好適な機能を示しました。 全てのモデルは複雑で多成分な問題に直面した。 実験結果から,1000億近いパラメータを持つLCMは,微調整と高度なプロンプト設計により,プロのシナリオ要件を満たすことができると推定した。 継続的な開発は、その正確性と有効性を向上し、より堅牢なAI駆動ソリューションへの道を開く可能性が高い。

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