論文の概要: CONSTRUCTA: Automating Commercial Construction Schedules in Fabrication Facilities with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12066v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 17:35:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:45.451024
• Title: CONSTRUCTA: Automating Commercial Construction Schedules in Fabrication Facilities with Large Language Models
• Title（参考訳）: コンストラクタ:大規模言語モデルによる製造施設における商業的建設計画の自動化
• Authors: Yifan Zhang, Xue Yang,
• Abstract要約: 本稿では,半導体製造などの複雑なプロジェクトにおいて,LCMを活用して構築スケジュールを最適化する新しいフレームワークを提案する。 ConSTRUCTAは,(1)静的なRAGを通して構築固有の知識を統合すること,(2)アーキテクチャの専門知識にインスパイアされたコンテキストサンプリング技術を用いて関連するインプットを提供すること,(3)スケジュールを専門家の好みに合わせるために構築DPOを配置すること,といった課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.419063976761175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automating planning with LLMs presents transformative opportunities for traditional industries, yet remains underexplored. In commercial construction, the complexity of automated scheduling often requires manual intervention to ensure precision. We propose CONSTRUCTA, a novel framework leveraging LLMs to optimize construction schedules in complex projects like semiconductor fabrication. CONSTRUCTA addresses key challenges by: (1) integrating construction-specific knowledge through static RAG; (2) employing context-sampling techniques inspired by architectural expertise to provide relevant input; and (3) deploying Construction DPO to align schedules with expert preferences using RLHF. Experiments on proprietary data demonstrate performance improvements of +42.3% in missing value prediction, +79.1% in dependency analysis, and +28.9% in automated planning compared to baseline methods, showcasing its potential to revolutionize construction workflows and inspire domain-specific LLM advancements.
• Abstract（参考訳）: LLMによる計画の自動化は、従来の産業に変革をもたらす機会を与えるが、まだ未調査である。 商業的な構成では、自動スケジューリングの複雑さは、精度を確保するために手動の介入を必要とすることが多い。 本研究では,半導体製造などの複雑なプロジェクトにおいて,LCMを活用して構築スケジュールを最適化する新しいフレームワークであるCONSTRUCTAを提案する。 コンストラクタは,(1)静的なRAGを通して構築固有の知識を統合すること,(2)アーキテクチャの専門知識にインスパイアされたコンテキストサンプリング技術を用いて関連する入力を提供すること,(3)RLHFを用いてスケジュールを専門家の好みに合わせる構成DPOを配置すること,といった課題に対処する。 プロプライエタリなデータに関する実験では、+42.3%の値予測の欠如、+79.1%の依存性分析、+28.9%の自動化された計画の改善がベースライン手法と比較して示されており、建設ワークフローに革命をもたらす可能性を示し、ドメイン固有のLCMの進歩を刺激している。

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