論文の概要: Training LLMs for Generating IEC 61131-3 Structured Text with Online Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22159v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 06:11:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:41.917932
• Title: Training LLMs for Generating IEC 61131-3 Structured Text with Online Feedback
• Title（参考訳）: オンラインフィードバックによるIEC 61131-3構造化テキスト生成のためのLLM学習
• Authors: Aaron Haag, Bertram Fuchs, Altay Kacan, Oliver Lohse,
• Abstract要約: 本稿では,学習データの品質向上を重視した大規模言語モデル(LLM)の学習手法を提案する。 このフレームワークは、産業自動化アプリケーションに非常に適しており、最先端のモデルを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of large language models (LLMs), such as GPT-4, has enabled significant advancements in generating code across various domains. However, these models face unique challenges when generating IEC 61131-3 Structured Text (ST) code due to limited data in public training datasets and the complexity of ST language syntax. This paper proposes a novel approach to training LLMs that emphasizes improving the quality of learning data through an online process involving compiler feedback and evaluation from a secondary LLM. In this framework, the primary LLM generates new training samples, which are subsequently evaluated by a compiler for syntactical correctness and by a specialized LLM that excels at assessing semantic accuracy, though it is not optimized for code generation itself. Through iterative refinement of the training data, this approach results in marked improvements for the trained LLM, leading to higher compilation success rates and better semantic precision. As a result, the framework proves highly suitable for industrial automation applications and outperforms state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)の出現は、様々なドメインにわたるコード生成において大きな進歩をもたらした。 しかし、これらのモデルは、パブリックトレーニングデータセットの限られたデータとST言語の構文の複雑さのために、IEC 61131-3 構造化テキスト(ST)コードを生成する際に、ユニークな課題に直面している。 本稿では,2次LLMからのコンパイラフィードバックと評価を含むオンラインプロセスを通じて,学習データの品質向上を重視したLLMのトレーニング手法を提案する。 このフレームワークでは、主要なLLMが新たなトレーニングサンプルを生成し、その後、構文的正確性のためにコンパイラによって評価され、コード生成自体に最適化されていないが、セマンティックな正確性を評価するための特別なLLMによって評価される。 トレーニングデータの反復的な改善により、トレーニングされたLLMが大幅に改善され、コンパイルの成功率が向上し、セマンティック精度が向上した。 結果として、このフレームワークは産業自動化アプリケーションに非常に適しており、最先端のモデルより優れていることが証明された。

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