論文の概要: Tele-LLMs: A Series of Specialized Large Language Models for Telecommunications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05314v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 03:58:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 15:50:59.594822
• Title: Tele-LLMs: A Series of Specialized Large Language Models for Telecommunications
• Title（参考訳）: Tele-LLMs:通信用大規模言語モデルのシリーズ
• Authors: Ali Maatouk, Kenny Chirino Ampudia, Rex Ying, Leandros Tassiulas,
• Abstract要約: 我々は,通信に適した1Bパラメータから8Bパラメータまで,最初の言語モデルであるTele-LLMsを開発し,オープンソース化した。 評価の結果,これらのモデルはTele-Evalの汎用モデルよりも優れており,これまでに獲得した能力を維持していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.36003316123051
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of large language models (LLMs) has significantly impacted various fields, from natural language processing to sectors like medicine and finance. However, despite their rapid proliferation, the applications of LLMs in telecommunications remain limited, often relying on general-purpose models that lack domain-specific specialization. This lack of specialization results in underperformance, particularly when dealing with telecommunications-specific technical terminology and their associated mathematical representations. This paper addresses this gap by first creating and disseminating Tele-Data, a comprehensive dataset of telecommunications material curated from relevant sources, and Tele-Eval, a large-scale question-and-answer dataset tailored to the domain. Through extensive experiments, we explore the most effective training techniques for adapting LLMs to the telecommunications domain, ranging from examining the division of expertise across various telecommunications aspects to employing parameter-efficient techniques. We also investigate how models of different sizes behave during adaptation and analyze the impact of their training data on this behavior. Leveraging these findings, we develop and open-source Tele-LLMs, the first series of language models ranging from 1B to 8B parameters, specifically tailored for telecommunications. Our evaluations demonstrate that these models outperform their general-purpose counterparts on Tele-Eval while retaining their previously acquired capabilities, thus avoiding the catastrophic forgetting phenomenon.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語処理から医学や金融といった分野まで、様々な分野に大きく影響している。 しかし、急速な普及にもかかわらず、LLMの電気通信への応用は限定的であり、ドメイン固有の特殊化に欠ける汎用モデルに依存していることが多い。 この特殊化の欠如は、特に電気通信特有の技術用語とその関連する数学的表現を扱う場合、パフォーマンスの低下をもたらす。 本稿では、まず、関連するソースから収集した総合的な通信資料データセットであるTele-Dataと、ドメインに合わせた大規模Q&AデータセットであるTele-Evalの作成と普及によって、このギャップに対処する。 広範にわたる実験を通じて,LLMを電気通信分野に適用するための最も効果的な訓練手法について検討する。 また、異なるサイズのモデルが適応中にどのように振る舞うかを調査し、トレーニングデータがこの振る舞いに与える影響を分析する。 これらの知見を活用して,通信に適した1Bパラメータから8Bパラメータまで,最初の言語モデルであるTele-LLMsを開発し,オープンソース化した。 評価の結果,これらのモデルはTele-Evalの汎用モデルよりも優れており,これまでに獲得した能力を保ちながら,破滅的な忘れ込み現象を回避することができた。

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