論文の概要: Chat3GPP: An Open-Source Retrieval-Augmented Generation Framework for 3GPP Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13954v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 11:38:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:42.550626
• Title: Chat3GPP: An Open-Source Retrieval-Augmented Generation Framework for 3GPP Documents
• Title（参考訳）: Chat3GPP: 3GPPドキュメントのためのオープンソース検索拡張生成フレームワーク
• Authors: Long Huang, Ming Zhao, Limin Xiao, Xiujun Zhang, Jungang Hu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクにおいて有望であるが、その汎用性は電気通信のような特定の領域における有効性を制限している。 そこで我々は,3GPP仕様に適したオープンソースの検索拡張生成(RAG)フレームワークChat3GPPを提案する。 チャンキング戦略,ハイブリッド検索,効率的なインデックス化手法を組み合わせることで,Chat3GPPは関連情報を効率的に検索し,ユーザクエリに対する正確な応答を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.505486557025626
• License:
• Abstract: The 3rd Generation Partnership Project (3GPP) documents is key standards in global telecommunications, while posing significant challenges for engineers and researchers in the telecommunications field due to the large volume and complexity of their contents as well as the frequent updates. Large language models (LLMs) have shown promise in natural language processing tasks, but their general-purpose nature limits their effectiveness in specific domains like telecommunications. To address this, we propose Chat3GPP, an open-source retrieval-augmented generation (RAG) framework tailored for 3GPP specifications. By combining chunking strategies, hybrid retrieval and efficient indexing methods, Chat3GPP can efficiently retrieve relevant information and generate accurate responses to user queries without requiring domain-specific fine-tuning, which is both flexible and scalable, offering significant potential for adapting to other technical standards beyond 3GPP. We evaluate Chat3GPP on two telecom-specific datasets and demonstrate its superior performance compared to existing methods, showcasing its potential for downstream tasks like protocol generation and code automation.
• Abstract（参考訳）: 第3世代パートナーシッププロジェクト(3GPP)の文書は、グローバル通信における重要な標準であり、その内容の量と複雑さと頻繁な更新によって、電気通信分野の技術者や研究者にとって大きな課題となっている。 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクにおいて有望であるが、その汎用性は電気通信のような特定の領域における有効性を制限している。 そこで我々は,3GPP仕様に適したオープンソースの検索拡張生成(RAG)フレームワークChat3GPPを提案する。 Chat3GPPはチャンキング戦略、ハイブリッド検索、効率的な索引付け手法を組み合わせることで、ドメイン固有の微調整を必要とせず、関連情報を効率的に取得し、ユーザクエリに対する正確な応答を生成できる。 2つの通信特化データセット上でChat3GPPを評価し、既存の手法と比較して優れた性能を示し、プロトコル生成やコード自動化といった下流タスクの可能性を示す。

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