論文の概要: GoNoGo: An Efficient LLM-based Multi-Agent System for Streamlining Automotive Software Release Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09785v2
- Date: Sun, 29 Sep 2024 09:46:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 06:55:48.680786
- Title: GoNoGo: An Efficient LLM-based Multi-Agent System for Streamlining Automotive Software Release Decision-Making
- Title（参考訳）: GoNoGo: 効率的なLCMベースのマルチエージェントシステム
- Authors: Arsham Gholamzadeh Khoee, Yinan Yu, Robert Feldt, Andris Freimanis, Patrick Andersson Rhodin, Dhasarathy Parthasarathy,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はこれらの課題に対して有望な解決策を提供する。
GoNoGoは、機能要件と工業的制約の両方を満たしながら、自動車ソフトウェアデプロイメントの合理化を目的としている。
GoNoGoは3ショットの例で、レベル2までのタスクで100%の成功率を実現し、より複雑なタスクでも高いパフォーマンスを維持します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.254038213371586
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional methods for making software deployment decisions in the automotive industry typically rely on manual analysis of tabular software test data. These methods often lead to higher costs and delays in the software release cycle due to their labor-intensive nature. Large Language Models (LLMs) present a promising solution to these challenges. However, their application generally demands multiple rounds of human-driven prompt engineering, which limits their practical deployment, particularly for industrial end-users who need reliable and efficient results. In this paper, we propose GoNoGo, an LLM agent system designed to streamline automotive software deployment while meeting both functional requirements and practical industrial constraints. Unlike previous systems, GoNoGo is specifically tailored to address domain-specific and risk-sensitive systems. We evaluate GoNoGo's performance across different task difficulties using zero-shot and few-shot examples taken from industrial practice. Our results show that GoNoGo achieves a 100% success rate for tasks up to Level 2 difficulty with 3-shot examples, and maintains high performance even for more complex tasks. We find that GoNoGo effectively automates decision-making for simpler tasks, significantly reducing the need for manual intervention. In summary, GoNoGo represents an efficient and user-friendly LLM-based solution currently employed in our industrial partner's company to assist with software release decision-making, supporting more informed and timely decisions in the release process for risk-sensitive vehicle systems.
- Abstract（参考訳）: 自動車業界におけるソフトウェアデプロイメントの決定を行う従来の手法は、通常、表形式のソフトウェアテストデータの手動分析に頼っている。
これらの手法は、労働集約性のために、ソフトウェアリリースサイクルのコストと遅延を高くすることが多い。
大規模言語モデル(LLM)はこれらの課題に対して有望な解決策を提供する。
しかし、そのアプリケーションは一般的に、人間主導のプロンプトエンジニアリングのラウンドを複数回必要としており、特に信頼性と効率的な結果を必要とする産業のエンドユーザーに対して、その実践的な展開を制限している。
本稿では,機能要件と実用的産業制約の両方を満たしつつ,自動車ソフトウェアデプロイメントを効率化するLLMエージェントシステムであるGoNoGoを提案する。
従来のシステムとは異なり、GoNoGoはドメイン固有でリスクに敏感なシステムに特化している。
我々は,産業実践から得たゼロショットと少数ショットの例を用いて,GoNoGoの性能を,異なる課題にまたがって評価した。
以上の結果から,GoNoGoは3ショットの例ではレベル2の難易度までのタスクを100%成功率で達成し,さらに複雑なタスクにおいても高いパフォーマンスを維持していることがわかった。
GoNoGoは、より簡単なタスクのための意思決定を効果的に自動化し、手作業による介入の必要性を大幅に低減します。
要約すると、GoNoGoは、我々の産業パートナーの会社で現在採用されている効率的でユーザフレンドリなLCMベースのソリューションであり、ソフトウェアのリリース決定を支援し、リスクに敏感な車両システムのリリースプロセスにおいて、より情報とタイムリーな決定をサポートします。
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