論文の概要: GLLM: Self-Corrective G-Code Generation using Large Language Models with User Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17584v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 11:40:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:55:12.515998
• Title: GLLM: Self-Corrective G-Code Generation using Large Language Models with User Feedback
• Title（参考訳）: GLLM: ユーザフィードバック付き大規模言語モデルを用いた自己補正型Gコード生成
• Authors: Mohamed Abdelaal, Samuel Lokadjaja, Gilbert Engert,
• Abstract要約: GLLMは、ヒューマン可読なタスク記述とマシン実行可能なコードの間のギャップを埋めることによって、手作業によるGコード記述の課題に対処する。 Systemには、ドメイン固有のトレーニングデータとRetrieval-Augmented Generation (RAG)メカニズムによって強化された、微調整されたStarCoder-3Bモデルが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper introduces GLLM, an innovative tool that leverages Large Language Models (LLMs) to automatically generate G-code from natural language instructions for Computer Numerical Control (CNC) machining. GLLM addresses the challenges of manual G-code writing by bridging the gap between human-readable task descriptions and machine-executable code. The system incorporates a fine-tuned StarCoder-3B model, enhanced with domain-specific training data and a Retrieval-Augmented Generation (RAG) mechanism. GLLM employs advanced prompting strategies and a novel self-corrective code generation approach to ensure both syntactic and semantic correctness of the generated G-code. The architecture includes robust validation mechanisms, including syntax checks, G-code-specific verifications, and functional correctness evaluations using Hausdorff distance. By combining these techniques, GLLM aims to democratize CNC programming, making it more accessible to users without extensive programming experience while maintaining high accuracy and reliability in G-code generation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用して,計算機数値制御(CNC) 加工のための自然言語命令から G-code を自動生成する革新的なツールである GLLM を紹介する。 GLLMは、ヒューマン可読なタスク記述とマシン実行可能なコードの間のギャップを埋めることによって、手作業によるGコード記述の課題に対処する。 このシステムには、ドメイン固有のトレーニングデータとRetrieval-Augmented Generation (RAG)メカニズムによって強化された、微調整されたStarCoder-3Bモデルが含まれている。 GLLMは、生成したGコードの構文的および意味的正当性を保証するために、高度なプロンプト戦略と、新しい自己修正コード生成アプローチを採用している。 このアーキテクチャには、構文チェック、Gコード固有の検証、ハウスドルフ距離を用いた機能的正当性評価など、堅牢な検証機構が含まれている。 これらの技術を組み合わせることで、GLLMはCNCプログラミングを民主化し、Gコード生成の精度と信頼性を維持しつつ、広範なプログラミング経験のないユーザにとってよりアクセスしやすいものにすることを目指している。

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