論文の概要: RE-oriented Model Development with LLM Support and Deduction-based Verification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08606v1
- Date: Tue, 10 Jun 2025 09:13:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-11 15:11:42.150924
- Title: RE-oriented Model Development with LLM Support and Deduction-based Verification
- Title(参考訳): LLM支援とDeduction-based Verificationによるオブジェクト指向モデルの構築
- Authors: Radoslaw Klimek,
- Abstract要約: システム開発を予備的に行うためのUML(Unified Modelling Language)ダイアグラムに焦点を当てた包括的フレームワークを提案する。
このフレームワークは様々なモデリング段階で可視化を提供し、大きな言語モデルと論理推論エンジンをシームレスに統合する。
最終的に、このフレームワークはプログラムスケルトンの自動生成を促進し、設計から実装への移行を合理化している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The requirements engineering (RE) phase is pivotal in developing high-quality software. Integrating advanced modelling techniques with large language models (LLMs) and formal verification in a logical style can significantly enhance this process. We propose a comprehensive framework that focuses on specific Unified Modelling Language (UML) diagrams for preliminary system development. This framework offers visualisations at various modelling stages and seamlessly integrates large language models and logical reasoning engines. The behavioural models generated with the assistance of LLMs are automatically translated into formal logical specifications. Deductive formal verification ensures that logical requirements and interrelations between software artefacts are thoroughly addressed. Ultimately, the framework facilitates the automatic generation of program skeletons, streamlining the transition from design to implementation.
- Abstract(参考訳): 要求エンジニアリング(RE)フェーズは、高品質なソフトウェアを開発する上で重要なものです。
大規模言語モデル(LLM)との高度なモデリング技術の統合と論理形式による形式的検証は、このプロセスを大幅に強化する。
システム開発を予備的に行うためのUML(Unified Modelling Language)ダイアグラムに焦点を当てた包括的フレームワークを提案する。
このフレームワークは様々なモデリング段階で可視化を提供し、大きな言語モデルと論理推論エンジンをシームレスに統合する。
LLMの補助により生成された行動モデルは、自動的に形式論理仕様に変換される。
帰納的形式検証は、ソフトウェアアーチファクト間の論理的要件と相互関係が完全に対処されることを保証する。
最終的に、このフレームワークはプログラムスケルトンの自動生成を促進し、設計から実装への移行を合理化している。
関連論文リスト
- Leveraging Importance Sampling to Detach Alignment Modules from Large Language Models [50.19188692497892]
伝統的なアライメント手法では、しばしば大きな事前訓練されたモデルを再訓練する必要がある。
本稿では,アライメント処理を重要サンプリングの一種として形式化する新しいtextitResidual Alignment Model (textitRAM) を提案する。
本稿では,トークンレベルの復号化を反復的に行う再サンプリングアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T08:53:02Z) - Decoupled Visual Interpretation and Linguistic Reasoning for Math Problem Solving [57.22004912994658]
現在の大型視覚言語モデル(LVLM)は、通常、大型言語モデル(LLM)のテキスト埋め込みと視覚的特徴をリンクするためのコネクタモジュールを使用する。
本稿では,エンド・ツー・エンドの視覚言語推論モデルをトレーニングする代わりに,分離された推論フレームワークの開発を提唱する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-23T08:18:00Z) - SynerGen-VL: Towards Synergistic Image Understanding and Generation with Vision Experts and Token Folding [66.74446220401296]
画像の理解と生成の両方が可能なシンプルだが強力なエンコーダのないMLLMであるSynerGen-VLを提案する。
トークンの折り畳み機構と,高分解能画像理解を効果的に支援するビジョンエキスパートベースのプログレッシブアライメント事前学習戦略を導入する。
コードとモデルはリリースされます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-12T18:59:26Z) - Text2BIM: Generating Building Models Using a Large Language Model-based Multi-Agent Framework [0.3749861135832073]
Text2 BIMは、自然言語命令から3Dビルディングモデルを生成するマルチエージェントフレームワークである。
エージェントワークフローにルールベースのモデルチェッカーを導入し、LLMエージェントを誘導し、生成されたモデル内の問題を解決する。
このフレームワークは、ユーザ入力によって定義された抽象概念に沿った、高品質で構造的に合理的なビルディングモデルを効果的に生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-15T09:48:45Z) - Leveraging Large Language Models for Enhanced Process Model Comprehension [33.803742664323856]
ビジネスプロセスマネジメント(BPM)では、効果的にプロセスモデルを理解することが重要であるが、重大な課題を生じさせる。
本稿では,Large Language Models(LLM)の高度な機能を活用し,複雑なプロセスモデルの解釈可能性を高める新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T13:12:46Z) - A process algebraic framework for multi-agent dynamic epistemic systems [55.2480439325792]
本稿では,マルチエージェント,知識ベース,動的システムのモデリングと解析のための統合フレームワークを提案する。
モデリング側では,このようなフレームワークを実用的な目的に使いやすくするプロセス代数的,エージェント指向の仕様言語を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T08:35:50Z) - Towards Single-System Illusion in Software-Defined Vehicles -- Automated, AI-Powered Workflow [3.2821049498759094]
本稿では,車載ソフトウェアシステムの開発における,新しいモデルと特徴に基づくアプローチを提案する。
提案されたアプローチの重要なポイントの1つは、近代的な生成AI、特にLarge Language Models(LLM)の導入である。
その結果、パイプラインは広範囲に自動化され、各ステップでフィードバックが生成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T15:07:57Z) - Process Modeling With Large Language Models [42.0652924091318]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)のプロセスモデリングへの統合について検討する。
プロセスモデルの自動生成と反復的改善にLLMを利用するフレームワークを提案する。
予備的な結果は、プロセスモデリングタスクを合理化するフレームワークの能力を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T11:27:47Z) - Quantitatively Assessing the Benefits of Model-driven Development in
Agent-based Modeling and Simulation [80.49040344355431]
本稿では,MDD とABMS プラットフォームの利用状況と開発ミスについて比較する。
その結果、MDD4ABMSはNetLogoと類似した設計品質のシミュレーションを開発するのに、より少ない労力を必要とすることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T23:29:04Z)
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。