論文の概要: Knowledge Distillation from Large Language Models for Household Energy Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03034v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 09:43:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:43.949016
• Title: Knowledge Distillation from Large Language Models for Household Energy Modeling
• Title（参考訳）: 家庭エネルギーモデリングのための大規模言語モデルからの知識蒸留
• Authors: Mohannad Takrouri, Nicolás M. Cuadrado, Martin Takáč,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルをエネルギーモデルに統合し,現実的で文化的に敏感な行動特化データを生成することを提案する。 「四段階の方法論は、文化的なニュアンスな活動、現実的な天候範囲、異なるエネルギーシグネチャを含む文脈的日常生活データを合成する」 得られたデータセットは、文化的、気候的、行動的要因がどのようにして炭素排出量を形成するかについての洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Machine learning (ML) is increasingly vital for smart-grid research, yet restricted access to realistic, diverse data - often due to privacy concerns - slows progress and fuels doubts within the energy sector about adopting ML-based strategies. We propose integrating Large Language Models (LLMs) in energy modeling to generate realistic, culturally sensitive, and behavior-specific data for household energy usage across diverse geographies. In this study, we employ and compare five different LLMs to systematically produce family structures, weather patterns, and daily consumption profiles for households in six distinct countries. A four-stage methodology synthesizes contextual daily data, including culturally nuanced activities, realistic weather ranges, HVAC operations, and distinct `energy signatures' that capture unique consumption footprints. Additionally, we explore an alternative strategy where external weather datasets can be directly integrated, bypassing intermediate weather modeling stages while ensuring physically consistent data inputs. The resulting dataset provides insights into how cultural, climatic, and behavioral factors converge to shape carbon emissions, offering a cost-effective avenue for scenario-based energy optimization. This approach underscores how prompt engineering, combined with knowledge distillation, can advance sustainable energy research and climate mitigation efforts. Source code is available at https://github.com/Singularity-AI-Lab/LLM-Energy-Knowledge-Distillation .
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)はスマートグリッド研究においてますます重要になっているが、現実的で多様なデータへのアクセスを制限する — プライバシの懸念から — は進歩を遅らせ、MLベースの戦略を採用することに対するエネルギーセクター内の疑念を喚起する。 本研究では,エネルギーモデルにLarge Language Models(LLMs)を組み込むことにより,多種多様な地理をまたいだ家庭内エネルギー利用のための現実的・文化的・行動特化データを生成することを提案する。 本研究では,家族構造,気象パターン,および6つの異なる国の家庭における日常消費プロファイルを体系的に作成するために,5つの異なるLCMを用いて,比較を行った。 4段階の方法論は、文化的に曖昧な活動、現実的な天候範囲、HVAC操作、ユニークな消費フットプリントをキャプチャする「エネルギーシグネチャ」を含む、文脈的な日常データを合成する。 さらに、物理的に一貫したデータ入力を確保しつつ、中間気象モデリング段階を通過させることにより、外部天気データセットを直接統合できる別の戦略を検討する。 得られたデータセットは、文化的、気候的、行動的要因がどのようにして炭素排出量を形成するかについての洞察を与え、シナリオベースのエネルギー最適化のためのコスト効率の良い道を提供する。 このアプローチは、迅速な工学と知識蒸留を組み合わせることで、持続可能なエネルギー研究と気候変動対策をいかに進めるかを強調している。 ソースコードはhttps://github.com/Singularity-AI-Lab/LLM-Energy-Knowledge-Distillation で公開されている。

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