論文の概要: Tele-LLMs: A Series of Specialized Large Language Models for Telecommunications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05314v2
- Date: Fri, 13 Sep 2024 23:56:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 22:28:35.706729
- 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。
関連論文リスト
- Empowering Large Language Models in Wireless Communication: A Novel Dataset and Fine-Tuning Framework [81.29965270493238]
我々は,無線通信アプリケーションのための大規模言語モデル(LLM)の評価と微調整を目的とした,特殊なデータセットを開発した。
データセットには、真/偽と複数選択型を含む、さまざまなマルチホップ質問が含まれている。
本稿では,PVI(Pointwise V-Information)に基づく微調整手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-16T16:19:53Z) - TelcoLM: collecting data, adapting, and benchmarking language models for the telecommunication domain [1.1457130176786257]
テレコミュニケーション(telco)は、多くの語彙的、意味的、概念的特異性のために特に困難なドメインである。
本稿では,Large Language Models をtelco ドメインに適応させる方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-20T13:47:02Z) - From Multimodal LLMs to Generalist Embodied Agents: Methods and Lessons [85.99268361356832]
一般身体エージェント(GEA)にMLLMを適用するプロセスを紹介する。
GEAは、多体アクショントークンーザを通じて、さまざまなドメインにまたがって自分自身をグラウンド化できる単一の統一モデルである。
本研究は,汎用エージェント構築のためのクロスドメインデータとオンラインRLを用いたトレーニングの重要性を明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-11T15:06:25Z) - Telecom Foundation Models: Applications, Challenges, and Future Trends [0.5249805590164903]
基礎モデル(FM)は、言語、ビジョン、意思決定タスクにおいて、様々な領域において効果的な一般化能力を示す。
FMは、通信エコシステムから生成された複数のデータモダリティに基づいてトレーニングし、専門的なドメイン知識を活用することができる。
本稿では,FMを用いて通信技術や規格の未来を形作る可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T21:09:13Z) - Technical Language Processing for Telecommunications Specifications [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、より多様なコンテキストに継続的に適用されています。
実際の技術資料のあるそのような分野の1つは、通信工学である。
本稿では,通信専門家が生成した技術情報を処理するためのNLPツールの限界について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T13:57:22Z) - WDMoE: Wireless Distributed Large Language Models with Mixture of Experts [65.57581050707738]
我々は,Mixture of Experts (MoE)に基づく無線分散大言語モデル(LLM)パラダイムを提案する。
我々は,基地局(BS)とモバイルデバイスにゲーティングネットワークと先行するニューラルネットワーク層を配置することにより,LLM内のMoE層を分解する。
我々は、モデルの性能とエンドツーエンドのレイテンシの両方を考慮して、専門家の選択ポリシーを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-06T02:55:50Z) - EcomGPT-CT: Continual Pre-training of E-commerce Large Language Models
with Semi-structured Data [67.8302955948861]
大規模コーパスで事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクにおいて顕著な性能を示した。
これらのモデルを特定のドメインに適用しても、ドメイン知識の欠如など、大きな課題が生じる。
我々は、Eコマースドメインを例として用いたLLMのドメイン固有の継続事前学習に焦点を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-25T11:31:47Z) - Large Language Models for Telecom: Forthcoming Impact on the Industry [13.456882619578707]
汎用的な言語理解と生成を実現するAI駆動型モデルであるLarge Language Models (LLMs)が、トランスフォーメーション・フォースとして登場した。
LLMの内部動作を掘り下げて、現在の機能と制限に関する洞察を提供しています。
通信分野におけるLCMの活用という特徴的課題に対処する,本質的な研究の方向性を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T08:41:00Z) - Domain Specialization as the Key to Make Large Language Models Disruptive: A Comprehensive Survey [100.24095818099522]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させた。
広範囲のアプリケーションに対して、非常に有用でタスクに依存しない基盤を提供する。
しかし、特定の領域における洗練された問題を解決するために直接LLMを適用することは、多くのハードルを満たす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T03:00:30Z) - Federated Learning: A Signal Processing Perspective [144.63726413692876]
フェデレーションラーニングは、データを明示的に交換することなく、ローカルデータセットを保持する複数のエッジデバイスでモデルをトレーニングするための新しい機械学習パラダイムです。
本稿では、信号処理ツールを用いて扱うのが自然である主な課題をカプセル化し、強調する、連合学習のための統一的な体系的フレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-31T15:14:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。