論文の概要: A Driver Advisory System Based on Large Language Model for High-speed Train
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07837v1
- Date: Tue, 14 Jan 2025 04:41:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-15 13:25:28.215107
- Title: A Driver Advisory System Based on Large Language Model for High-speed Train
- Title（参考訳）: 高速列車用大規模言語モデルに基づくドライバアドバイザリーシステム
- Authors: Y. C. Luo, J. Xun, W. Wang, R. Z. Zhang, Z. C. Zhao,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づくIDASフレームワークであるIDAS-LLMが導入された。
LLMのドメイン・ファイン・チューニングは、構築された鉄道知識問合せデータセットを用いて行われる。
RAGアーキテクチャは、生成した応答の説明可能性を高めるために、システム設計のために追求されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: With the rapid development of China high-speed railway, drivers face increasingly significant technical challenges during operations, such as fault handling. Currently, drivers depend on the onboard mechanic when facing technical issues, for instance, traction loss or sensor faults. This dependency can hinder effective operation, even lead to accidents, while waiting for faults to be addressed. To enhance the accuracy and explainability of actions during fault handling, an Intelligent Driver Advisory System (IDAS) framework based on a large language model (LLM) named IDAS-LLM, is introduced. Initially, domain-fine-tuning of the LLM is performed using a constructed railway knowledge question-and-answer dataset to improve answer accuracy in railway-related questions. Subsequently, integration of the Retrieval-augmented Generation (RAG) architecture is pursued for system design to enhance the explainability of generated responses. Comparative experiments are conducted using the constructed railway driving knowledge assessment dataset. Results indicate that domain-fine-tuned LLMs show an improvement in answer accuracy by an average of 10%, outperforming some current mainstream LLMs. Additionally, the inclusion of the RAG framework increases the average recall rate of question-and-answer sessions by about 4%. Finally, the fault handling capability of IDAS-LLM is demonstrated through simulations of real operational scenarios, proving that the proposed framework has practical application prospects.
- Abstract（参考訳）: 中国高速鉄道の急速な発展に伴い、ドライバーは故障処理などの運用において、ますます重要な技術的課題に直面している。
現在、ドライバーは、例えばトラクション損失やセンサー故障といった技術的問題に直面している場合、オンボードのメカニックに依存している。
この依存関係は、効果的な操作を妨げ、障害に対処するのを待つ間、事故につながることさえある。
障害処理時の動作の精度と説明性を高めるため,IDAS-LLMと呼ばれる大規模言語モデル(LLM)に基づくインテリジェントドライバアドバイザリシステム(IDAS)フレームワークを導入した。
当初、LLMのドメイン・ファイン・チューニングは、鉄道関連の質問に対する回答精度を向上させるために、構築された鉄道知識問合せデータセットを用いて行われる。
その後、システム設計においてRAGアーキテクチャの統合を追求し、生成した応答の説明可能性を高める。
建設された鉄道運転知識評価データセットを用いて比較実験を行った。
その結果,ドメインファインチューニングLLMは解答精度が平均10%向上し,従来のLLMよりも優れていたことが示唆された。
さらに、RAGフレームワークを組み込むことで、Q&Aセッションの平均リコール率が約4%向上する。
最後に,IDAS-LLMのフォールトハンドリング能力は実運用シナリオのシミュレーションを通じて実証され,提案手法が実用化される可能性が証明された。
関連論文リスト
- Exploring Knowledge Boundaries in Large Language Models for Retrieval Judgment [56.87031484108484]
大規模言語モデル(LLM)は、その実践的応用でますます認識されている。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)はこの課題に取り組み、LLMに大きな影響を与えている。
中立あるいは有害な結果をもたらす検索要求を最小化することにより、時間と計算コストの両方を効果的に削減できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-09T15:12:28Z) - A Prompt Refinement-based Large Language Model for Metro Passenger Flow Forecasting under Delay Conditions [30.552007081903263]
遅延条件下での地下鉄の乗客フローの短期予測は、緊急対応とサービス復旧に不可欠である。
遅延イベントが稀に発生するため、遅延条件下でのサンプルサイズが制限されることで、従来のモデルでは、遅延の複雑な影響が乗客の流れに与える影響を捉えることが困難になる。
本稿では,LLMを慎重に設計した急進的なエンジニアリングで合成する乗客フロー予測フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-19T13:46:46Z) - DelayPTC-LLM: Metro Passenger Travel Choice Prediction under Train Delays with Large Language Models [31.509436717815102]
本稿では,大規模言語モデル(DelayPTC-LLM)によるメトロ遅延を考慮した旅行選択予測手法を提案する。
従来の予測モデルとDelayPTC-LLMの比較分析は、輸送システムの破壊下で一般的に発生する複雑なスパースデータセットを扱う上で、LLMの優れた能力を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-28T13:09:15Z) - Making Large Language Models Better Planners with Reasoning-Decision Alignment [70.5381163219608]
マルチモーダリティ強化LLMに基づくエンドツーエンド意思決定モデルを提案する。
ペア化されたCoTと計画結果との推論・決定アライメントの制約を提案する。
提案する大規模言語プランナをRDA-Driverとして推論・決定アライメントする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-25T16:43:47Z) - RACER: Rational Artificial Intelligence Car-following-model Enhanced by
Reality [51.244807332133696]
本稿では,アダプティブ・クルーズ・コントロール(ACC)運転行動を予測する,最先端の深層学習車追従モデルであるRACERを紹介する。
従来のモデルとは異なり、RACERは実走行の重要な要素であるRDC(Rational Driving Constraints)を効果的に統合している。
RACERはアクセラレーション、ベロシティ、スペーシングといった主要なメトリクスを網羅し、ゼロ違反を登録する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T06:21:30Z) - Unsupervised Domain Adaptation for Self-Driving from Past Traversal
Features [69.47588461101925]
本研究では,新しい運転環境に3次元物体検出器を適応させる手法を提案する。
提案手法は,空間的量子化履歴特徴を用いたLiDARに基づく検出モデルを強化する。
実世界のデータセットの実験では、大幅な改善が示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-21T15:00:31Z) - Machine learning framework for end-to-end implementation of Incident
duration prediction [0.0]
本研究では,インシデントレポートの受信時に利用可能な情報に基づいて,インシデント時間を予測するための分析フレームワークとエンドツーエンド機械学習ソリューションを開発した。
その結果, 従来の研究手法と比較して, 事故発生期間の予測は有意に改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-23T00:55:19Z) - FIRE: A Failure-Adaptive Reinforcement Learning Framework for Edge Computing Migrations [52.85536740465277]
FIREは、エッジコンピューティングのディジタルツイン環境でRLポリシーをトレーニングすることで、まれなイベントに適応するフレームワークである。
ImREは重要なサンプリングに基づくQ-ラーニングアルゴリズムであり、希少事象をその値関数への影響に比例してサンプリングする。
FIREは故障時にバニラRLやグリーディベースラインと比較してコストを削減できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-28T19:49:39Z) - On the Choice of Data for Efficient Training and Validation of
End-to-End Driving Models [32.381828309166195]
エンド・ツー・エンドでトレーニング可能なディープ・ドライビング・モデルのトレーニングと検証に対するデータ設計選択の影響について検討する。
検証設計により、検証中に測定された駆動性能を未知のテスト環境に一般化できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-01T16:25:28Z) - UMBRELLA: Uncertainty-Aware Model-Based Offline Reinforcement Learning
Leveraging Planning [1.1339580074756188]
オフライン強化学習(RL)は、オフラインデータから意思決定を学ぶためのフレームワークを提供する。
自動運転車(SDV)は、おそらく準最適データセットの振る舞いよりも優れるポリシーを学ぶ。
これはモデルベースのオフラインRLアプローチの使用を動機付け、プランニングを活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-22T10:37:52Z) - Efficient and Robust LiDAR-Based End-to-End Navigation [132.52661670308606]
我々は,LiDARをベースとした効率的なエンドツーエンドナビゲーションフレームワークを提案する。
本稿では,スパース畳み込みカーネル最適化とハードウェア対応モデル設計に基づくFast-LiDARNetを提案する。
次に,単一の前方通過のみから予測の不確かさを直接推定するハイブリッド・エビデンシャル・フュージョンを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-20T17:52:37Z)
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。