論文の概要: Retrieval-Augmented Instruction Tuning for Automated Process Engineering Calculations : A Tool-Chaining Problem-Solving Framework with Attributable Reflection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15866v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 15:33:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 15:31:11.290519
- Title: Retrieval-Augmented Instruction Tuning for Automated Process Engineering Calculations : A Tool-Chaining Problem-Solving Framework with Attributable Reflection
- Title（参考訳）: 自動プロセスエンジニアリング計算のための検索強化インストラクションチューニング : 帰属的反射を伴うツール結合型問題解決フレームワーク
- Authors: Sagar Srinivas Sakhinana, Geethan Sannidhi, Venkataramana Runkana,
- Abstract要約: オープンでカスタマイズ可能な小型コード言語モデル(SLM)を強化するためにRAIT(Retrieval-Augmented Instruction-Tuning)を活用する新しい自律エージェントフレームワークを提案する。
命令チューニングされたコードSLMと外部ツールを使用してRACG(Retrieval-Augmented Code Generation)を組み合わせることで、エージェントは自然言語仕様からコードを生成し、デバッグし、最適化する。
我々のアプローチは、専門的なプロセスエンジニアリングタスクのための基礎的AIモデルの欠如の限界に対処し、説明可能性、知識編集、費用対効果の利点を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The current technology landscape lacks a foundational AI model for solving process engineering calculations. In this work, we introduce a novel autonomous agent framework leveraging Retrieval-Augmented Instruction-Tuning (RAIT) to enhance open, customizable small code language models (SLMs) for these calculations. By combining instruction tuned code SLMs with Retrieval-Augmented Code Generation (RACG) using external tools, the agent generates, debugs, and optimizes code from natural language specifications. Our approach addresses the limitations of the current lack of a foundational AI model for specialized process engineering tasks and offers benefits of explainability, knowledge editing, and cost-effectiveness. Additionally, we curate custom datasets of chemical and process engineering problems and solutions to overcome data scarcity. Experimental results show that our framework matches the performance of large-scale proprietary models on benchmark datasets, proving its effectiveness and usability.
- Abstract（参考訳）: 現在のテクノロジーの展望には、プロセスエンジニアリングの計算を解くための基礎的なAIモデルがない。
本研究では,Retrieval-Augmented Instruction-Tuning(RAIT)を利用して,オープンでカスタマイズ可能な小型言語モデル(SLM)をこれらの計算に活用する,新しい自律エージェントフレームワークを提案する。
命令チューニングされたコードSLMと外部ツールを使用してRACG(Retrieval-Augmented Code Generation)を組み合わせることで、エージェントは自然言語仕様からコードを生成し、デバッグし、最適化する。
我々のアプローチは、専門的なプロセスエンジニアリングタスクのための基礎的AIモデルの欠如の限界に対処し、説明可能性、知識編集、費用対効果の利点を提供する。
さらに、データの不足を克服するために、化学およびプロセス工学の問題とソリューションのカスタムデータセットをキュレートする。
実験の結果,我々のフレームワークはベンチマークデータセット上での大規模プロプライエタリモデルの性能と一致し,その有効性とユーザビリティが証明された。
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